| 一个基于K-means的聚类算法的实现 |
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| 引用本文： | 谭勇,荣秋生.一个基于K-means的聚类算法的实现[J].湖北民族学院学报(哲学社会科学版),2004,22(1):69-71. |
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| 作者姓名： | 谭勇 荣秋生 |
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| 作者单位： | [1]湖北民族学院信息工程学院，湖北恩施445000 [2]湖南文理学院计算机科学与技术系，湖南常德415000 |
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| 摘 要： | 聚类算法作为数据挖掘中的一种分析方法，它能找到样本比较密集的部分，并且概括出样本相对比较集中的区域．分析了传统的聚类算法及局限性，讨论了一个基于K-mealls算法的实现过程，使得算法可处理存在孤立点的大文档集，得到最佳的聚类结果。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类 K-Means |
| 文章编号： | 1008-8423(2004)01-0069-03 |
| 修稿时间： | 2003年10月20 |
An Implementation of Clustering Algorithm Based on K-means |
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| TAN Yong,RONG Qiu-sheng.An Implementation of Clustering Algorithm Based on K-means[J].Journal of Hubei Institute for Nationalities(Natural Sciences),2004,22(1):69-71. |
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| Authors: | TAN Yong RONG Qiu-sheng |
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| Institution: | TAN Yong~1,RONG Qiu-sheng~2 |
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| Abstract: | As one analyzed method in data mining, clustering algorithm can find relatively dense regions, and generalize the regions of swatch. The article analyses localization of the traditional clustering algorithm, discusses an implementation of K-means. The algorithm can deal with documentation with isolated point. The high accuracy and efficiency of K-means clustering algorithm are shown in our experiments. |
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| Keywords: | data mining clustering K-means |
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