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基于簇特征的增量聚类算法设计与实现
被引量：
9
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作者
孟海东
王淑玲
郝永宽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第24期132-134,共3页
对于大型数据库,如空间数据库和多媒体数据库,传统聚类算法的有效性和可扩展性受到限制。通过动态增量的方法,在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上,根据BIRCH算法中聚类特征的概念,利用簇特征设计与实现了一种新的动态增量聚类...
对于大型数据库,如空间数据库和多媒体数据库,传统聚类算法的有效性和可扩展性受到限制。通过动态增量的方法,在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上,根据BIRCH算法中聚类特征的概念,利用簇特征设计与实现了一种新的动态增量聚类算法,解决了大型数据库聚类的有效性以及空间和时间复杂度问题。理论分析和实验结果证明该算法能够有效地处理大型数据库,使聚类算法具有良好的可扩展性。
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关键词
大型数据库
簇特征
动态增量聚类
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题名
基于簇特征的增量聚类算法设计与实现
被引量：
9
1
作者
孟海东
王淑玲
郝永宽
机构
内蒙古科技大学资源与安全工程学院
内蒙古科技大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第24期132-134,共3页
基金
国家自然科学基金(No.40762003)
内蒙古自然科学基金(No.200711020814)~~
文摘
对于大型数据库,如空间数据库和多媒体数据库,传统聚类算法的有效性和可扩展性受到限制。通过动态增量的方法,在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上,根据BIRCH算法中聚类特征的概念,利用簇特征设计与实现了一种新的动态增量聚类算法,解决了大型数据库聚类的有效性以及空间和时间复杂度问题。理论分析和实验结果证明该算法能够有效地处理大型数据库,使聚类算法具有良好的可扩展性。
关键词
大型数据库
簇特征
动态增量聚类
Keywords
large database
cluster feature
dynamic and incremental clustering
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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被引量
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1
基于簇特征的增量聚类算法设计与实现
孟海东
王淑玲
郝永宽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010
9
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