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数据挖掘中聚类算法比较及在武警网络中的应用研究
1
作者
田杰
周晓娟
吕建新
《现代电子技术》
2008年第8期115-117,共3页
聚类算法是数据挖掘的核心技术,根据评价聚类算法优劣的几个标准,对数据挖掘中常用聚类算法做了比较分析,根据各自特点,加以改进,并应用于武警部队数据挖掘项目中。通过运用改进型K-means算法,取得了较好的挖掘结果,为进一步信息的智能...
聚类算法是数据挖掘的核心技术,根据评价聚类算法优劣的几个标准,对数据挖掘中常用聚类算法做了比较分析,根据各自特点,加以改进,并应用于武警部队数据挖掘项目中。通过运用改进型K-means算法,取得了较好的挖掘结果,为进一步信息的智能化检索、信息的过滤、分拣提供依据。
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关键词
数据挖掘
代表点聚类算法
基于密度的
聚
类
算法
K-MEANS
聚
类
算法
指挥自动化
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职称材料
题名
数据挖掘中聚类算法比较及在武警网络中的应用研究
1
作者
田杰
周晓娟
吕建新
机构
武警工程学院
出处
《现代电子技术》
2008年第8期115-117,共3页
文摘
聚类算法是数据挖掘的核心技术,根据评价聚类算法优劣的几个标准,对数据挖掘中常用聚类算法做了比较分析,根据各自特点,加以改进,并应用于武警部队数据挖掘项目中。通过运用改进型K-means算法,取得了较好的挖掘结果,为进一步信息的智能化检索、信息的过滤、分拣提供依据。
关键词
数据挖掘
代表点聚类算法
基于密度的
聚
类
算法
K-MEANS
聚
类
算法
指挥自动化
Keywords
data mining
DBSCAN
CURE
K - means
command automation
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
数据挖掘中聚类算法比较及在武警网络中的应用研究
田杰
周晓娟
吕建新
《现代电子技术》
2008
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