数据挖掘中聚类算法比较研究

聚类算法是数据挖掘的核心技术,本文综合提出了评价聚类算法好坏的5个标准,基于这5个标准,对数据挖掘中常用聚类算法作了比较分析,以便于人们更容易、更快捷地找到一种适用于特定问题的聚类算法。

数据挖掘中聚类算法比较及在武警网络中的应用研究

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。

基于CURE的用户聚类算法研究

通过对Web网站的日志进行聚类分析,目的是获取用户兴趣访问模式,进而为不同用户群体提供定制的个性化服务。针对原始CURE算法在代表点选择的随机性、不能充分体现用户兴趣偏好方面存在的问题,提出了改进的用户聚类算法,根据用户兴趣的显著特征提取元素的主要属性进行预聚类,为小类合并提供合理的初始类集,实验结果证明了该方法有较好的聚类结果。