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一种新颖、高效、基于综合因素的聚类算法

金文  钱卫宁  周傲英  施伯乐  
【摘要】:聚类是数据挖掘中一项重要的技术.分析了现有聚类算法的优缺点,并在此基础上首次提出了一种基于综合因素的高效的聚类算法.它以数据点之间的距离和数据点的密度作为识别簇的依据,利用统计信息以数据方格代替了单个数据点,从而相对减小了聚类的数据量,使得算法的时间复杂度近似于线性.实验表明在和多种算法的比较中,该聚类算法在效率和质量上具有明显的优势.

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