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从空间数据库中挖掘频繁邻近类别集的一种新算法 被引量:8
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作者 马荣华 何增友 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期112-114,共3页
提出了一个邻近类别集挖掘的新算法。与已有算法相比,新算法能够找到完备、正确的邻近类别集的集合,并且给出了算法正确性和完备性的理论证明。
关键词 空间数据库 空间关联规则 关联位置模式 邻近类别集 数据挖掘
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从GIS数据库中挖掘空间离群点的一种高效算法 被引量:5
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作者 马荣华 何增友 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期679-682,共4页
根据GIS的空间特性,借鉴已有的定义和概念,定义了空间离群点是和在其非空间属性邻域内其他空间对象在空间位置上差异十分显著的空间对象,并设计了SOD算法。实验结果验证了SOD算法的有效性和优越性,给出了从GIS数据库中挖掘空间离群点的... 根据GIS的空间特性,借鉴已有的定义和概念,定义了空间离群点是和在其非空间属性邻域内其他空间对象在空间位置上差异十分显著的空间对象,并设计了SOD算法。实验结果验证了SOD算法的有效性和优越性,给出了从GIS数据库中挖掘空间离群点的一般步骤。 展开更多
关键词 GIS 数据挖掘 空间离群点 最近邻
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Clustering Categorical Data:A Cluster Ensemble Approach
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作者 何增友 Xu +2 位作者 Xiaofei Deng Shengchun 《High Technology Letters》 EI CAS 2003年第4期8-12,共5页
Clustering categorical data, an integral part of data mining,has attracted much attention recently. In this paper, the authors formally define the categorical data clustering problem as an optimization problem from th... Clustering categorical data, an integral part of data mining,has attracted much attention recently. In this paper, the authors formally define the categorical data clustering problem as an optimization problem from the viewpoint of cluster ensemble, and apply cluster ensemble approach for clustering categorical data. Experimental results on real datasets show that better clustering accuracy can be obtained by comparing with existing categorical data clustering algorithms. 展开更多
关键词 CLUSTERING categorical data cluster ensemble data mining
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