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数据挖掘中聚类算法的新发展
  • ISSN号：1001-3695
  • 期刊名称：《计算机应用研究》
  • 时间：0
  • 分类：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006, [2]南京大学软件新技术国家重点实验室,南京210093
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（60473003,60673092）;中国博士后科研基金资助项目（20060390919）;江苏省高校自然科学基金资助项目（06KJB520104）;江苏省博士后科研基金资助项目（060211C）
作者： 李明华[1], 刘全[1,2], 刘忠[1], 郗连霞[1]
关键词： 数据挖掘, 聚类分析, 聚类方法, data mining , clustering analysis , clustering methods
中文摘要：

在对传统聚类方法进行简要介绍的基础上,对聚类的新发展进行了较详细的归纳,总结了聚类分类方法发展的趋势。

英文摘要：

On the basis of the simple introduction of the traditional clustering analysis, this paper concluded the new developments of clustering method tendency.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编：刘营
  • 地址：成都市成科西路3号
  • 邮编：610041
  • 邮箱：arocmag@163.com
  • 电话：028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3695
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:60049