一种适用于数据仓库环境的增量聚类方法

聚类分析要求较高聚类质量和快速响应能力,各行业数据仓库中的大量、高维数据对算法的效率提出了更大的挑战.CURE算法能够提供高质量聚类结果但不满足联机聚类要求.结合数据仓库数据不定期批量、增量更新的特点,提出了一种新的增量式CURE聚类算法——InCURE,利用对象的互连性和近似度,保持原算法的动态聚类特性的同时大大缩短聚类时间.5维、20维、50维的大量数据实际测试表明无论低维还是高维数据,InCURE都比CURE具有更高的效率,适合数据仓库环境下的增量式聚类分析.     

一种改进的孤立点消除及网络文本聚类算法

通过对CURE（Clustering Using Representatives）的研究,在此基础上,针对网络话题文本内容广泛、孤立点较多的特点,增加对孤立点的预处理过程,提出一种适用于网络话题文本聚类的层次聚类算法。该算法能降低算法对孤立点的敏感度,同时提高聚类效率,通过实验证明改进后的算法更适合运用在网络话题文本的快速聚类中。