一种数据挖掘中的W-PAM限制聚类算法

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摘要：在数据挖掘中由于每个数据对象对于知识发现的作用是不同的,为了区分这些相异之处,给每个对象赋予一定量的值,因此在PAM聚类算法的基础上提出一种W-PAM(Weight Partitioning Around Medoids)聚类算法,它为簇中数据对象加入权重来提高算法的准确率,此外利用数据对象间的关联限制能够提高聚类算法的效果。探讨了一种W-PAM算法与关联限制相结合的限制聚类算法,该算法同时拥有W-PAM算法和关联限制的优点。实验结果证明,W-PAM的限制聚类算法可以更有效地利用所给的关联限制来改善聚类效果,提高算法的准确率。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92817X/2016S2/74837465504849548350494848.html

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关键词：数据挖掘 聚类算法 PAM Partitioning partition 数据挖掘 W-PAM 关联限制 限制聚类