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《电脑与信息技术》 2010年02期
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一种改进的k-中心聚类算法研究

曾超群  李文科  张刚华  
【摘要】:聚类算法的好坏直接影响聚类的效果。文章讨论了经典的k-中心聚类算珐,说明了它存在不能很好地处理大数据集的问题,提出了一种基于加权改进的k-中心聚类算法,克服了k-中心聚类算法的一些缺点,并从理论上分析了该算祛的复杂度。实验证明,用该方法实现的数据聚类与传统的基于中心的方法相比较,能有效提高数据聚类效果。
【作者单位】中南大学数学科学与计算技术学院;
【分类号】:TP18

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【共引文献】
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1 张靖;姚珍;唐雪飞;;基于决策树的不完整数据的处理[J];电子科技大学学报;2007年01期
2 雷成健;孟嗣仪;温晓军;;智能化无线网关安全审计系统[J];计算机安全;2006年08期
3 张明;;数据挖掘技术在客户关系管理中的应用[J];中国管理信息化(综合版);2006年09期
4 方伍元;陆介平;轩志远;;基于相关性精简关联规则生成算法[J];江苏科技大学学报(自然科学版);2007年01期
5 赵双萍;;Web日志挖掘中概化分析的研究与探讨[J];兰州工业高等专科学校学报;2006年02期
6 刘林;喻国平;;基于自组织特征映射(SOM)网络对潜在客户的挖掘[J];南昌大学学报(理科版);2006年05期
7 刘大勇;张玉清;;事务级数据库入侵检测系统的设计[J];中国农业大学学报;2006年04期
8 张向锋;丁斗章;;基于免疫学习算法的Web数据挖掘方法[J];上海电机学院学报;2007年03期
9 夏明波;王晓川;孙永强;金士尧;;序列模式挖掘算法研究[J];计算机技术与发展;2006年04期
10 姜晚云;胡学钢;;关联规则挖掘的算法研究[J];皖西学院学报;2006年02期
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1 孙永道;邵慧莹;仝彦丽;;浅析电子商务中的数据挖掘技术[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(一)[C];2008年
2 宫蕊;舒红平;郭远远;;基于DBSCAN的密度聚类算法的研究[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(二)[C];2008年
3 李志云;周国祥;;基于FP-Growth的关联规则挖掘算法研究[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
4 李锦泽;叶晓俊;;关联规则挖掘算法研究现状[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
5 陈波;董鹏;邵勇;;基于Apriori算法及其改进算法综述[A];中国通信学会第五届学术年会论文集[C];2008年
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1 孙海滨;定性空间推理及其应用技术研究[D];吉林大学;2006年
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3 卢宏超;基于蛋白网络聚类的基因功能研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2006年
4 黄丽娟;图书电子商务供应链的网络营销研究[D];南昌大学;2006年
5 周莺;古代情志病证医案信息数理分析[D];广州中医药大学;2007年
6 缪晓路;中风病急性期阴阳类证辨证的初步评价研究[D];广州中医药大学;2007年
7 徐前方;基于数据挖掘的网络故障告警相关性研究[D];北京邮电大学;2007年
8 王雄志;配送中心配货作业计划方法研究[D];暨南大学;2007年
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1 黎文志;移动通信告警关联规则的挖掘[D];山东大学;2005年
2 陈文锋;数据挖掘技术在银行对私业务CRM系统中的应用[D];山东大学;2005年
3 裴蕾;基于Web数据挖掘的电子商务推荐系统研究[D];同济大学;2006年
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5 刘玉;基于数据挖掘的混合型网络入侵检测研究[D];合肥工业大学;2006年
6 何夏青;基于蚁群算法和数据挖掘的案例推理技术的研究[D];合肥工业大学;2006年
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8 高铸烨;基于数据挖掘对急性冠脉综合征辨证论治规律的探索性研究[D];中国中医科学院;2006年
9 张海玉;基于Web使用挖掘的个性化推荐系统[D];西北大学;2006年
10 孙国荣;数据挖掘技术在话务网数据分析中的研究与应用[D];吉林大学;2006年
【同被引文献】
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1 高鹰,谢胜利;基于模拟退火的粒子群优化算法[J];计算机工程与应用;2004年01期
2 王华秋,曹长修;基于模拟退火的并行粒子群优化研究[J];控制与决策;2005年05期
3 赫然;王永吉;王青;周津慧;胡陈勇;;一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析[J];软件学报;2005年12期
4 葛红;免疫算法综述[J];华南师范大学学报(自然科学版);2002年03期
5 葛红;免疫算法与遗传算法比较[J];暨南大学学报;2003年01期
6 赵云,刘惟一;基于遗传算法的特征选择方法[J];计算机工程与应用;2004年15期
7 谢克明,郭红波,谢刚,续欣莹;人工免疫算法及其应用[J];计算机工程与应用;2005年20期
8 刘素华,侯惠芳,李小霞;基于遗传算法和模拟退火算法的特征选择方法[J];计算机工程;2005年16期
9 秦进,陈笑蓉,汪维家,陆汝占;文本分类中的特征抽取[J];计算机应用;2003年02期
10 周茜,赵明生,扈旻;中文文本分类中的特征选择研究[J];中文信息学报;2004年03期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 卜东波;聚类/分类理论研究及其在文本挖掘中的应用[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2000年
2 郝占刚;基于遗传算法等技术的数据与文本聚分类研究[D];天津大学;2006年
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1 张国云;数据挖掘中的聚类分析及其在控制中的应用研究[D];湖南大学;2002年
2 范光平;一种基于变长编码的遗传K均值算法研究[D];浙江大学;2007年
3 熊小勇;大规模科学数据挖掘中密度聚类算法的研究[D];电子科技大学;2007年
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1 周皓峰;袁晴晴;程尊平;施伯乐;;PHC:一个基于分层的快速聚类算法[A];第十九届全国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2002年
2 孙浩军;孔令俊;刘志辉;;利用高斯分布生成数据对聚类算法的比较[A];2007'仪表,自动化及先进集成技术大会论文集(一)[C];2007年
3 赵春晖;王福利;贾明兴;;一种改进的聚类算法在间歇过程中的应用[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
4 高炳岩;刘悦;;基于熵权的改进ISODATA聚类算法的研究[A];内容计算的研究与应用前沿——第九届全国计算语言学学术会议论文集[C];2007年
5 高玉琦;尚红;;快速Fuzzy聚类算法的传速包定理及运算[A];1995年中国控制会议论文集(下)[C];1995年
6 谢静;苏一丹;;基于人工免疫的增量聚类算法[A];广西计算机学会2009年年会论文集[C];2009年
7 孙承意;向颜新;余雪丽;;一个基于最大似然准则的混合学习神经网络聚类算法[A];1996年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1996年
8 汪民乐;高晓光;李勇;;新型遗传模糊C-均值聚类算法及其在导弹目标选择中的应用[A];2007年中国智能自动化会议论文集[C];2007年
9 陈宁;陈安;周龙骧;;混合类型数据相似度及网格聚类算法[A];第十八届全国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2001年
10 刘峰;瞿俊;;基于聚类分析和神经网络的时间序列预测方法[A];2006年全国开放式分布与并行计算学术会议论文集(一)[C];2006年
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1 管仁初;半监督聚类算法的研究与应用[D];吉林大学;2010年
2 曹付元;面向分类数据的聚类算法研究[D];山西大学;2010年
3 施建中;基于模糊聚类的非线性系统辨识研究[D];华北电力大学;2012年
4 郑增威;基于能量高效的传感器网络路由算法研究[D];浙江大学;2005年
5 胡建军;中药药理知识发现系统中关键技术的研究[D];四川大学;2006年
6 关学忠;基于混合算法的神经网络辨识方法及其在油田中的应用[D];大庆石油学院;2009年
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8 曲建岭;人工嗅觉系统中的信息处理技术[D];西北工业大学;2000年
9 陈伟;群体智能算法及其在基因表达数据聚类中的应用[D];江南大学;2011年
10 郑自然;基于智能计算的计算机辅助建模方法研究[D];山东师范大学;2010年
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1 卜德云;自适应谱聚类算法的研究与应用[D];南京航空航天大学;2010年
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7 朱晓冬;基于聚类算法的T-S模糊神经网络模型的研究[D];哈尔滨理工大学;2003年
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9 庄传志;多视角判别聚类算法的研究[D];南京航空航天大学;2010年
10 王琳;基于粒子群优化的数据流挖掘的聚类算法分析[D];长沙理工大学;2010年
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