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K-均值聚类算法在关系数据库中的应用 被引量:3

Application of K-means algorithm in relational database
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摘要 为实现K-均值聚类算法在关系数据库中的应用,对K-均值通用算法进行了改进,通过介绍把K-均值聚类算法和关系数据库管理系统(RDBMS)相结合的一种思想,目标是允许K-均值方法对关系DBMS内部的大数据集进行聚集。分析证明,改进后的K-均值聚类算法能够获得更好的聚类结果。 Cluster is one of the popular methods in data mining over the last few years. It has been applied in statistics, database and artificial intelligence, etc. This paper introduces an idea that K-means algorithm is combined with relation database manage system. The target allows cluster to lots of data in relation to database manage system. Experiment results proved that the modified K-means algorithm can obtain better cluster results.
作者 徐向阳
出处 《桂林电子科技大学学报》 2008年第4期313-316,共4页 Journal of Guilin University of Electronic Technology
基金 公安部应用创新计划项目(2006YYCXHNST058)
关键词 数据挖掘 聚类分析 K-均值 关系数据库 data mining cluster analysis K-means RDB
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参考文献8

二级参考文献51

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引证文献3

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