经典聚类算法研究综述
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  • 作者:邓林培
  • 关键词:人工智能 ; 机器学习 ; 聚类 ; K-means
  • 中文刊名:KJCB
  • 英文刊名:Public Communication of Science & Technology
  • 机构:邵阳市武冈市第二中学;
  • 出版日期:2019-03-10
  • 出版单位:科技传播
  • 年:2019
  • 期:v.11;No.230
  • 语种:中文;
  • 页:KJCB201905060
  • 页数:3
  • CN:05
  • ISSN:11-5820/N
  • 分类号:126-128
摘要
文章通过介绍4种经典的聚类算法以加强人们对聚类算法的了解,同时对每一种算法的适用情况和优势劣势进行阐述。聚焦于聚类算法发展所呈现的趋势和应用情景中涉及的领域,感知聚类算法在机器学习甚至人工智能领域的强大生命力。
        
引文
[1]杨善林,李永森,胡笑旋,等.K-means算法中的K值优化问题研究[J].系统工程理论与实践,2006,26(2):97-101.
    [2]周芳芳,樊晓平,叶榛.均值漂移算法的研究与应用[J].控制与决策,2007,22(8):841-847.
    [3]荣秋生,颜君彪,郭国强.基于DBSCAN聚类算法的研究与实现[J].计算机应用,2004,24(4):45-46.
    [4]史变霞,张明新.一种改进的层次聚类算法[J].微电子学与计算机,2010,27(12):55-56.

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