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经典划分聚类分析方法及算例
1
作者
郑庆涛
赵亚敏
《地壳构造与地壳应力文集》
2016年第2期157-165,共9页
聚类分析方法在大数据时代是数据挖掘(Date Mining)、科学研究和机器学习(Machine Learning)的基础性工具。本文在收集、整理已有研究成果的基础上,对K-均值和K-中心点这两种经典划分式聚类分析方法的原理、优缺点及适用范围进行了重点...
聚类分析方法在大数据时代是数据挖掘(Date Mining)、科学研究和机器学习(Machine Learning)的基础性工具。本文在收集、整理已有研究成果的基础上,对K-均值和K-中心点这两种经典划分式聚类分析方法的原理、优缺点及适用范围进行了重点阐述,并通过算例对比说明孤立点对两种经典算法的不同影响,对科研工作者更高效和便捷地寻求适用于自己研究领域的聚类分析方法、取得科学有效的研究成果具有重要意义。
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关键词
聚
类
分析
划分
聚
类
k-
均值
聚
类
法
k-中心点聚类法
原文传递
题名
经典划分聚类分析方法及算例
1
作者
郑庆涛
赵亚敏
机构
中国地震局地壳应力研究所
出处
《地壳构造与地壳应力文集》
2016年第2期157-165,共9页
基金
北京市科技新星计划资助项目(Z121106002512059)
国家自然科学基金资助项目(51108428)
中国地震局地壳应力研究所中央级公益性科研院所基本科研业务专项资助项目(项目号ZDJ2013-03)
文摘
聚类分析方法在大数据时代是数据挖掘(Date Mining)、科学研究和机器学习(Machine Learning)的基础性工具。本文在收集、整理已有研究成果的基础上,对K-均值和K-中心点这两种经典划分式聚类分析方法的原理、优缺点及适用范围进行了重点阐述,并通过算例对比说明孤立点对两种经典算法的不同影响,对科研工作者更高效和便捷地寻求适用于自己研究领域的聚类分析方法、取得科学有效的研究成果具有重要意义。
关键词
聚
类
分析
划分
聚
类
k-
均值
聚
类
法
k-中心点聚类法
Keywords
Cluster Analysis
Partitioning Methond
k-
means
k-
medoids
分类号
P315 [天文地球—地震学]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
经典划分聚类分析方法及算例
郑庆涛
赵亚敏
《地壳构造与地壳应力文集》
2016
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