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数据挖掘中基于密度的聚类分析算法
被引量：
2
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作者
王劲波
翁伟
许华荣
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2005年第10X期139-141,共3页
聚类在数据挖掘、模式识别等许多领域有着重要的应用。本文介绍了聚类算法的几种分类,并例举了几种基于密度的聚类算法。最后以一种新颖的基于最大不相含核心点集的聚类算法LSNCCP为例,详细介绍整个聚类算法的工作过程。
关键词
数据挖掘
聚类
密度
核心点
最大不相含核心点集
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题名
数据挖掘中基于密度的聚类分析算法
被引量：
2
1
作者
王劲波
翁伟
许华荣
机构
厦门
大学计划统计
系
厦门理工学院电工系
福建师范大学福清分校
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2005年第10X期139-141,共3页
文摘
聚类在数据挖掘、模式识别等许多领域有着重要的应用。本文介绍了聚类算法的几种分类,并例举了几种基于密度的聚类算法。最后以一种新颖的基于最大不相含核心点集的聚类算法LSNCCP为例,详细介绍整个聚类算法的工作过程。
关键词
数据挖掘
聚类
密度
核心点
最大不相含核心点集
分类号
C812 [社会学—统计学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
数据挖掘中基于密度的聚类分析算法
王劲波
翁伟
许华荣
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2005
2
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