【摘 要】
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在开源数据挖掘平台WEKA上进行了挖掘测试和分析,并分析了其存在的主要问题。为了克服WEKA系统在聚类方面的薄弱性,在WEKA的开源环境下进行二次开发,扩充了聚类算法。介绍了
【机 构】
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河海大学计算机信息工程学院,南京航空航天大学信息学院
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划(973)(the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.G1999032701)
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在开源数据挖掘平台WEKA上进行了挖掘测试和分析,并分析了其存在的主要问题。为了克服WEKA系统在聚类方面的薄弱性,在WEKA的开源环境下进行二次开发,扩充了聚类算法。介绍了将k-中心点轮换算法嵌入到WEKA平台的过程,充分利用了开源WEKA中的类和可视化功能,并对嵌入的算法和原有聚类算法进行了对比分析。该算法改进了传统的k-中心点算法,避免陷入局部最优,而且它对初始点不太敏感,可以获取更好的聚类效果。
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