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提出了一種新的層次聚類算法，先對數(shù)據(jù)集進(jìn)行采樣，以采樣點(diǎn)為中心吸收鄰域內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)形成子簇，再根據(jù)子簇是否相交實(shí)現(xiàn)層次聚類。在層次聚類過程中，重新定義了簇與簇之間的距離度量，并以此為基礎(chǔ)建立堆結(jié)構(gòu)。利用估計(jì)數(shù)據(jù)點(diǎn)總體分布的思想，證明該算法將逼近最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法的聚類效果大大優(yōu)于現(xiàn)有的聚類算法。
關(guān) 鍵 詞 聚類; 數(shù)據(jù)挖掘; 模式識(shí)別; 分布
Key words clustering; data mining; pattern recognition; distribution
分布
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