摘要
为了对一个对象集合进行聚类,提出一种基于分解-合并方法的聚类算法,方法综合了自顶向下的分解过程和自底向上的合并过程。在分解过程中,使用分割算法建立一个树,树的叶子就是对象集合的元素;合并过程中能够快速发现树的最优部分。实验结果表明该算法在聚类效率和性能上优于传统算法。
Present a separate-and-amalgamate methodology for clustering a set of objects that combines a top-down ＂sepa-rate＂ phase with a bottom-up ＂amalgamate＂ phase.For the separate phase,which produces a tree whose leaves are the elements of the set,an efficient separate algorithm is suggested;The amalgamate phase quickly finds the optimal partition that respects the tree.The experiment proves that this algorithm can get much better performance than traditional algorithms
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第14期128-130,共3页
Computer Engineering and Applications
基金
重庆市教委科技研究项目(No.KJ090509)
关键词
聚类
数据挖掘
信息检索
clustering
data mining
information retrieval
