【摘 要】
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抽象的聚类分析是数据挖掘研究的重要领域。随着数据量每3年翻一番,关键问题是如何对大型数据集高效率地进行聚类操作。文章首先将当前主流的聚类算法应用于大规模数据集,通
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抽象的聚类分析是数据挖掘研究的重要领域。随着数据量每3年翻一番,关键问题是如何对大型数据集高效率地进行聚类操作。文章首先将当前主流的聚类算法应用于大规模数据集,通过实验指出现有的聚类技术存在的关键问题及所面临的技术挑战,然后使用了数据聚合树(DA树)作为代表性大型数据集的数据结构,设计了一个新的聚集算法(CLUK算法)并通过实验证明其性能显著优于当前主流的BUICH聚类算法。
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