数据挖掘中的聚类算法

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　　摘　要：数据挖掘已经被广泛的应用于商业银行，电信行业，心理学，生物医学等各行各业中。由于数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，所以就有多种分类方法。这里介绍了聚类方法的要求以及常见的聚类算法。现在还有很多改进的聚类算法，对H-K算法做了主要介绍。
　　关键词：数据挖掘；聚类算法；改进的算法
　　中图分类号：TP301　文献标识码：A　文章编号：1009－3044(2007)07－20015-03
　　
　　1　引言
　　
　　数据挖掘作为一个新兴的，多学科交叉的应用领域，正在各行各业的以信息分析为基础的决策支持系统活动中扮演着越来越重要的角色。目前，数据挖掘已经被广泛的应用于商业银行，电信行业，心理学，生物医学等各行各业中。由于数据挖掘涉及的学科领域和方法很多，所以就有多种分类方法，依照挖掘方法可以分为机器学习方法，统计方法，聚类分析方法，神经网络(NeurlNetwork)方法，遗传(Cnetie Algorithin)算法，数据库方法，集成方法等。本文主要介绍了其中聚类方法以及一些改进的算法。
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