【摘 要】
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聚类分析是数据挖掘领域的一个重要研究方向。本文对CURE层次聚类算法进行了深入的研究,并针对目前算法的不足进行了改进。新方法用多点表示一个类,舍弃了代表点收缩的过程。
【机 构】
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燕山大学中德信息技术研究所,秦皇岛066004
【出 处】
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全国第18届计算机技术与应用学术会议(CACIS)
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聚类分析是数据挖掘领域的一个重要研究方向。本文对CURE层次聚类算法进行了深入的研究,并针对目前算法的不足进行了改进。新方法用多点表示一个类,舍弃了代表点收缩的过程。根据基于网格和密度聚类算法的原理对原始数据进行预处理,降低噪声影响、缩短聚类时间。实验表明,改进的CURE能正确识别大多数类,速度明显优于原算法。
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