【摘 要】
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聚类分析是数据挖掘领域的一项重要研究课题，聚类是将给定的样本集分组成相互分离的簇的过程。相同簇中的样本具有高的相似度，而不同的簇之间的样本具有高的相异度。相异度是根
【机 构】
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福州大学数学与计算机学院,福州 350002
【出 处】
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第七届中国Rough集与软计算、第一届中国Web智能、第一届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC'2
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聚类分析是数据挖掘领域的一项重要研究课题，聚类是将给定的样本集分组成相互分离的簇的过程。相同簇中的样本具有高的相似度，而不同的簇之间的样本具有高的相异度。相异度是根据描述对象的属性值来计算的。迄今为止，人们已经提出了许多聚类算法，诸如k-Means，DBSCAN，Birch，Cure，Sting等。各种聚类方法中，基于目标函数的K.Means聚类方法应用极为广泛，根据聚类结果的表达方式又可分为硬k-Means(HCM)算法、模糊k-means算法(FCM)和概率k-Means算法(PCM)。本文提出的算法在对样本进行预处理的基础上，利用了网格的性质，减少了距离的计算。试验结果表明，该算法有效地提高了分布式聚类的效率。
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