【摘 要】
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该文在对前人对聚类分析研究的基础上,对聚类分析的各个方面进行了详细的论述.文章深入探讨了聚类分析的数据预处理（包括数据采样、属性子集的选取、不同数据类型的处理）的各种
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该文在对前人对聚类分析研究的基础上,对聚类分析的各个方面进行了详细的论述.文章深入探讨了聚类分析的数据预处理（包括数据采样、属性子集的选取、不同数据类型的处理）的各种方法,并改进了有关的算法,提出了一些针对聚类分析的数据预处理的策略.在此基础上,又对现有的聚类分析算法进行了归纳总结,提出一个基于网络和密度的算法,该算法在网格和密度处理的基础上,得到数据集的一个代表点的数据集,然后再利用划分的方法对代表点进行聚类,最终得到一个易于描述的聚类结果.此外,根据聚类分析的一些共同的处理,文中还提出了一个处理聚类问题的框架.聚类分析既可以作为一个独立的数据挖掘过程又可以是数据挖掘其它过程的预处理步骤,在第四章通过几个应用案例对聚类分析的应用进行了详细的阐述.第五章设计了一个基于任务驱动的数据挖掘系统,在具体的系统设计和实现方面探讨了聚类分析技术和数据挖掘技术的细节.
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