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一种无需距离函数的数据聚类方法(英文)
引用本文:欧阳为民,刘浩,罗双虎.一种无需距离函数的数据聚类方法(英文)[J].安徽大学学报(自然科学版),2001,25(2):39-45.
作者姓名:欧阳为民  刘浩  罗双虎
作者单位:安徽大学
基金项目:国家自然科学基金;69975001;
摘    要:数据发掘是人工智能和数据库研究的新兴领域 ,在很多领域有着卓有成效的应用。数据聚类或分割就是其中的一种重要的数据发掘应用。传统聚类方法存在的一个问题是要求分析人员定义距离函数 ,而距离函数并不是总能获得。在本文中 ,我们提出了一种新的无需距离函数的聚类方法

关 键 词:数据发掘  聚类  距离函数
文章编号:1000-2162(2001)02-0039-07

An approach to cluster data without distance functions
OUYANG Wei-min,LIU Hao,LUO Shuang-hu.An approach to cluster data without distance functions[J].Journal of Anhui University(Natural Sciences),2001,25(2):39-45.
Authors:OUYANG Wei-min  LIU Hao  LUO Shuang-hu
Abstract:Data mining has been recognized as a new area for artificial intelligence and database research, and found its profitable applications in many areas. Clustering or segmentation of data is an important data mining application. One of the problems with traditional clustering methods is that they require the analyst to define distance functions that are not always available. In this paper, we propose a new method for clustering without distance functions.
Keywords:data mining  clustering  distance functions
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