【摘 要】
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聚类分析与离群点检测是数据挖掘中的关键问题,该文针对大规模交易数据库,研究聚类与离群点检测算法.主要研究工作包括:1)提出了一个高效的符号属性聚类算法:Squeezer算法.该
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聚类分析与离群点检测是数据挖掘中的关键问题,该文针对大规模交易数据库,研究聚类与离群点检测算法.主要研究工作包括:1)提出了一个高效的符号属性聚类算法:Squeezer算法.该算法能够在产生好的聚类结果的同时具有良好的伸缩性.该算法从数据集中顺序的读取元组,对每个元组计算它与已有的簇的相似度,以决定是否将其放入已有的簇中或用它来创建一个新的簇.该文提出的算法只需扫描数据库一次,特别适合在数据流环境下进行聚类.实验结果表明,该算法的聚类结果优于已有的算法且具有良好的可扩展性.2)研究了如何有效的存储和查询聚类结果.3)对离群点从一个新的角度进行分类:物理离群点和语义离群点,并首次提出语义离群点的概念.4)设计并实现了一个简单的数据挖掘系统,该系统集成了该文提出的所有算法以及基于聚类的分类算法,并能够对挖掘结果给出可视化的描述.
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