数据挖掘中聚类算法比较及在武警网络中的应用研究  

Comparison of Clustering Method in Data Mining and Application of Armed Police Force Network

作　　者：田杰[1] 周晓娟[1] 吕建新[1] 

机构地区：[1]武警工程学院,陕西西安710086

出　　处：《现代电子技术》2008年第8期115-117,共3页Modern Electronics Technique

摘　　要：聚类算法是数据挖掘的核心技术,根据评价聚类算法优劣的几个标准,对数据挖掘中常用聚类算法做了比较分析,根据各自特点,加以改进,并应用于武警部队数据挖掘项目中。通过运用改进型K-means算法,取得了较好的挖掘结果,为进一步信息的智能化检索、信息的过滤、分拣提供依据。Clustering method is the core of data mining technology. In this paper, several standards are used to evaluate these clustering methods. Finally the author elicits an advanced K - means clustering algorithms to the armed police actual network, obtaining good result, which will provide basis for further information on intelligent retrieval, information filtering, sorting, and so on.

关 键 词：数据挖掘 代表点聚类算法 基于密度的聚类算法 K-MEANS聚类算法 指挥自动化 

分 类 号：TP274[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]