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聚类算法综述

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大数据时代,聚类这种无监督学习算法的地位尤为突出.近年来,对聚类算法的研究取得了长足的进步.首先,总结了聚类分析的全过程、相似性度量、聚类算法的新分类及其结果的评价等内容,将聚类算法重新划分为大数据聚类与小数据聚类两个大类,并特别对大数据聚类作了较为系统的分析与总结.此外,概述并分析了各类聚类算法的研究进展及其应用概况,并结合研究课题讨论了算法的发展趋势.
Review of clustering algorithms

章永来、周耀鉴

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中北大学软件学院,太原030051

聚类 相似性度量 大数据聚类 小数据聚类 聚类评价

国家自然科学基金资助项目

6160051296

2019

计算机应用
中国科学院成都计算机应用研究所

计算机应用

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.892
ISSN：1001-9081
年,卷(期)：2019.39(7)
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