【摘 要】
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基于关系型数据库管理系统（DBMS）的数据挖掘算法对数据库程序员来说是一个很重要的问题。这里介绍了利用SQL实现的基于关系数据库管理系统的K-means聚类算法,将简单的K-means计
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基于关系型数据库管理系统（DBMS）的数据挖掘算法对数据库程序员来说是一个很重要的问题。这里介绍了利用SQL实现的基于关系数据库管理系统的K-means聚类算法,将简单的K-means计算转化为SQL。实验证明,提出的K-means聚类算法可以对大型数据集进行聚类。将K-means算法分别用SQL和C＋＋实现,比较相关的速度和可伸缩性,并且研究了在DBM S外输出数据集的时间。实验表明,SQL对于小型数据集还是很有效的,但对于大型数据集效率较低,而输出次数对于C＋＋成为了一个瓶颈。
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