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数据聚类算法的改进及其应用

Improvement and Application of Data Clustering Algorithm
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摘要 在分析和比较k平均分区算法和层次凝聚算法的基础上,提出了一种新的改进算法(NQ算法)。并以贵州民族学院近四年学生试卷数据作为测试数据,对NQ算法与k平均分区算法和层次凝聚算法进行了性能对比,实践证明:NQ算法是有效、可靠和快速的。 The paper analyses and compares the different disadvantages of k mean partition algorithm and layer clustering algorithm and then points out an improved new algorithm (NQ algorithm). The NQ algorithm, k mean partition algorithm and layer clustering algorithm are compared in performance by means of the analysis of test paper in Guizhou Nationality College during resent four years. The result shows that NQ algorithm is quicker and more effective than the other two methods.
作者 席泓
出处 《电脑开发与应用》 2006年第11期7-8,共2页 Computer Development & Applications
基金 2006年贵州民族学院自然科学基金资助
关键词 k平均分区算法 层次凝聚算法 改进 试卷数据分析 k mean partition algorithm, layer clustering algorithm, improvement, analysis of test paper data
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