【摘 要】
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为了加快传统聚类方法的计算速度,提高实际工作的效率,在传统层次聚类算法基础上,探讨了一种基于距离的增量聚类算法,并应用于粮食智能决策支持系统中。算法在保持层次聚类优
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60073039,60273080);吉林省科技发展计划资助项目(20020306);吉林大学创新基金资助项目
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为了加快传统聚类方法的计算速度,提高实际工作的效率,在传统层次聚类算法基础上,探讨了一种基于距离的增量聚类算法,并应用于粮食智能决策支持系统中。算法在保持层次聚类优点的基础上,利用旧的聚类结果提高聚类速度,根据用户需要在聚类精度和聚类速度方面选取一个适当的平衡点,有效地提高了聚类分析的效率。由此得出结论:可以利用旧的历史数据提高分析效率,缩短实际业务中的统计计算时间。
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