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独立于应用的数据库聚类技术
被引量:
1
1
作者
程文琛
胡学钢
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期802-806,共5页
文章提出了一种独立于应用的数据库聚类技术,是多数据库挖掘的重要步骤,处于数据准备阶段,也是分组规则合成的前提,该技术主要包括多数据库最优划分方法,该方法将数据库的属性集当作其特征。数据库最优划分方法采用非对称二元变量相似...
文章提出了一种独立于应用的数据库聚类技术,是多数据库挖掘的重要步骤,处于数据准备阶段,也是分组规则合成的前提,该技术主要包括多数据库最优划分方法,该方法将数据库的属性集当作其特征。数据库最优划分方法采用非对称二元变量相似度计算方法得到数据库间相似度,利用分裂层次聚类法对数据库进行完全划分,然后借鉴k中心点方法提出最大树方法选出对应簇中心,最后利用自适应模糊C-均值聚类方法的评价函数获得最优划分。
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关键词
非对称二元变量
分裂层次聚类
k中心点法
自适应模糊C-均值聚类算法
最优划分
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职称材料
题名
独立于应用的数据库聚类技术
被引量:
1
1
作者
程文琛
胡学钢
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期802-806,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60975034)
文摘
文章提出了一种独立于应用的数据库聚类技术,是多数据库挖掘的重要步骤,处于数据准备阶段,也是分组规则合成的前提,该技术主要包括多数据库最优划分方法,该方法将数据库的属性集当作其特征。数据库最优划分方法采用非对称二元变量相似度计算方法得到数据库间相似度,利用分裂层次聚类法对数据库进行完全划分,然后借鉴k中心点方法提出最大树方法选出对应簇中心,最后利用自适应模糊C-均值聚类方法的评价函数获得最优划分。
关键词
非对称二元变量
分裂层次聚类
k中心点法
自适应模糊C-均值聚类算法
最优划分
Keywords
asymmetric binary variable
divisive hierarchical clustering
k-medoids
adaptive fuzzy C- means clustering(AFCMC)
best partition
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
独立于应用的数据库聚类技术
程文琛
胡学钢
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
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