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一种有效的高维分类数据聚类方法研究
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:微电子学与计算机
  • 时间:0
  • 页码:88-91
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006, [2]山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西太原030006, [3]山西大同大学数学与计算机科学学院,山西大同037006
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60970014); 教育部高等学校博士点基金(200801080006);教育部科学技术研究重点项目(207018); 山西省重点实验室开放基金项目(2007031017); 太原市科技明星专项基金项目(09121001)
  • 相关项目:面向混合数据的粒度计算理论与方法研究
中文摘要:

随着数据规模的不断增大,提高K-modes聚类算法或模糊K-modes聚类算法的运行效率成为了一个重要问题.为了提高其算法执行效率,提出了一种基于分治法的高维分类数据聚类方法.该方法并不是一次性对所有的数据进行聚类,而是将分类数据集分成若干个子集,对每个子集同时进行聚类,最后对聚类结果进行融合以形成最终的聚类结果.实验结果表明大多数情况下较传统的方法在聚类的速度上有显著的提高.

英文摘要:

With the increasing size of data set,improving the efficiency of K-modes clustering algorithm or fuzzy K-modes clustering algorithm is becoming a critical issue.In order to improve the efficiency of the algorithm,a clustering method based on divided and conquered method was proposed.This method,not a one-time clustering of all data,divided the data set into several subsets,and each subset was clustered at the same time;the fusion results of each subset cluster form the final clustering results.The results show that the efficiency of clustering has been increased greatly compared with traditional clustering method in most cases.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,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:17909