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知识发现中的聚类分析及其应用 被引量:16

Cluster analysis in KDD and its applications
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摘要 知识发现的目的是在大量数据中进行模式识别、提取有用的知识 .本文在对知识发现方法作了一般论述的基础上 ,着重分析了聚类分析方法 ,设计了该方法的一个实现算法 。 The main purpose of KDD is to obtain meaningful patterns and useful knowledge in large database. In this paper, firstly, a comprehensive perspective of technologies used in KDD is given. Then, the cluster analysis is carefully studied and clustering algorithm is designed. Finally, the application of the means in staff's achievement examination is shown.
作者 钱锋 徐麟文
出处 《杭州师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2001年第1期34-37,共4页 Journal of Hangzhou Normal University(Natural Science Edition)
关键词 知识发现 聚类分析 聚类算法 数据仓库 KDD cluster analysis clustering algorithm data warehouse
  • 相关文献

参考文献1

  • 1杨纶标,高英仪编著..模糊数学原理及应用[M].广州:华南理工大学出版社,2006:256.

同被引文献106

引证文献16

二级引证文献192

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