一种有效的用于数据挖掘的动态概念聚类算法

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摘要：概念聚类适用于领域知识不完整或领域知识缺乏时的数据挖掘任务.定义了一种基于语义的距离判定函数,结合领域知识对连续属性值进行概念化处理,对于用分类属性和数值属性混合描述数据对象的情况,提出了一种动态概念聚类算法DDCA(domain-based dynamic clustering algorithm).该算法能够自动确定聚类数目,依据聚类内部属性值的频繁程度修正聚类中心,通过概念归纳处理,用概念合取表达式解释聚类输出.研究表明,基于语义距离判定函数和基于领域知识的动态概念聚类的算法DDCA是有效的.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96857X/200104/5165212.html

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关键词：聚类算法 数据挖掘 Clustering Algorithm Dynamic 数据挖掘 领域知识 动态概念聚类算法 数据对象 数据集合