【摘 要】
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该文主要内容如下：1）针对大多数聚类算法只根据一个固定的原则来识别簇,因而往往只能处理某种特定的数据集合,而对其它数据集合的处理则效果不佳的缺点,提出了综合考虑距离和密
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该文主要内容如下：1）针对大多数聚类算法只根据一个固定的原则来识别簇,因而往往只能处理某种特定的数据集合,而对其它数据集合的处理则效果不佳的缺点,提出了综合考虑距离和密度进行相似性判定的Hybrid聚类算法.由于考虑了多种尺度,算法能够准确地识别各种形状的簇.另外,算法利用定义的小方格和密度参数可以自动消除噪声,识别离群点.此外,通过取样和小方格索引技术,Hybrid比之传统的聚合聚类算法,在保持聚类质量的同时大大节省了聚类的时间,具有良好的伸缩性.2）现有的聚类研究侧重于提高聚类分析的效果和性能,但是这些聚类算法多数都需要指定一些参数,作为聚类分析过程结束的依据.3）聚类分析要处理的对象通常是数据库中的数据,因此算法必须能够高效地处理存在于数据库系统或者数据仓库中的数据;为了使聚类算法具有可伸缩性和实用性,文章进一步提出了SACT算法,SACT算法在MACT的基础上,通过分区-对每个分区构造聚类树-合并聚类树的方法突破内存的限制,在保持聚类质量的同时,提高了算法的可伸缩性.
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