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WEKA数据挖掘平台及其二次开发
被引量:
35
1
作者
陈慧萍
林莉莉
+1 位作者
王建东
苗新蕊
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第19期76-79,共4页
在开源数据挖掘平台WEKA上进行了挖掘测试和分析,并分析了其存在的主要问题。为了克服WEKA系统在聚类方面的薄弱性,在WEKA的开源环境下进行二次开发,扩充了聚类算法。介绍了将k-中心点轮换算法嵌入到WEKA平台的过程,充分利用了开源WEKA...
在开源数据挖掘平台WEKA上进行了挖掘测试和分析,并分析了其存在的主要问题。为了克服WEKA系统在聚类方面的薄弱性,在WEKA的开源环境下进行二次开发,扩充了聚类算法。介绍了将k-中心点轮换算法嵌入到WEKA平台的过程,充分利用了开源WEKA中的类和可视化功能,并对嵌入的算法和原有聚类算法进行了对比分析。该算法改进了传统的k-中心点算法,避免陷入局部最优,而且它对初始点不太敏感,可以获取更好的聚类效果。
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关键词
数据挖掘
WEKA平台
聚类
k-中心点轮换算法
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职称材料
题名
WEKA数据挖掘平台及其二次开发
被引量:
35
1
作者
陈慧萍
林莉莉
王建东
苗新蕊
机构
河海大学计算机信息工程学院
南京航空航天大学信息学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第19期76-79,共4页
基金
国家重点基础研究发展规划(973)(the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.G1999032701)
文摘
在开源数据挖掘平台WEKA上进行了挖掘测试和分析,并分析了其存在的主要问题。为了克服WEKA系统在聚类方面的薄弱性,在WEKA的开源环境下进行二次开发,扩充了聚类算法。介绍了将k-中心点轮换算法嵌入到WEKA平台的过程,充分利用了开源WEKA中的类和可视化功能,并对嵌入的算法和原有聚类算法进行了对比分析。该算法改进了传统的k-中心点算法,避免陷入局部最优,而且它对初始点不太敏感,可以获取更好的聚类效果。
关键词
数据挖掘
WEKA平台
聚类
k-中心点轮换算法
Keywords
data mining
WEKA platform
clustering
k-
medoids substitution algorithm
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
WEKA数据挖掘平台及其二次开发
陈慧萍
林莉莉
王建东
苗新蕊
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
35
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