计算机应用

北大核心,INSPEC,JST,Pж(AJ),CSCD扩展版

国内刊号:51-1307/TP

国际刊号:1001-9081

计算机应用杂志2019年第7期:聚类算法综述

发布日期:

作者:章永来, 周耀鉴

单位:中北大学 软件学院, 太原 030051

关键词:聚类,相似性度量,大数据聚类,小数据聚类,聚类评价

基金:国家自然科学基金资助项目(6160051296)。

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。

来源:2019年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

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