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数据挖掘中聚类算法比较及在武警网络中的应用研究

Comparison of Clustering Method in Data Mining and Application of Armed Police Force Network
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摘要 聚类算法是数据挖掘的核心技术,根据评价聚类算法优劣的几个标准,对数据挖掘中常用聚类算法做了比较分析,根据各自特点,加以改进,并应用于武警部队数据挖掘项目中。通过运用改进型K-means算法,取得了较好的挖掘结果,为进一步信息的智能化检索、信息的过滤、分拣提供依据。 Clustering method is the core of data mining technology. In this paper, several standards are used to evaluate these clustering methods. Finally the author elicits an advanced K - means clustering algorithms to the armed police actual network, obtaining good result, which will provide basis for further information on intelligent retrieval, information filtering, sorting, and so on.
机构地区 武警工程学院
出处 《现代电子技术》 2008年第8期115-117,共3页 Modern Electronics Technique
关键词 数据挖掘 代表点聚类算法 基于密度的聚类算法 K-MEANS聚类算法 指挥自动化 data mining DBSCAN CURE K - means command automation
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