技術(shù)編號(hào):11458923
提示:您尚未登錄,請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載,如果您還沒(méi)有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ,登陸完成后,請(qǐng)刷新本頁(yè)查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,尤其涉及一種基于最小生成樹(shù)的聚類算法。背景技術(shù)聚類是按照相似性原則,將數(shù)據(jù)點(diǎn)集合劃分成由類似對(duì)象組成的多個(gè)簇,使得屬于同一個(gè)簇中的數(shù)據(jù)彼此相似,不同簇中的數(shù)據(jù)彼此相異。聚類在商業(yè)、生物、地理、因特網(wǎng)等許多領(lǐng)域的應(yīng)用非常成功。在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時(shí)代,快速準(zhǔn)確聚類算法的研究顯得尤為重要。到目前為止,典型的聚類算法包括:基于層次的聚類算法,基于劃分的聚類算法,基于密度的聚類算法和基于網(wǎng)格的聚類算法等。由Forgy提出的k-means聚類算法屬于基于劃分的聚類算法,但由于k-...
注意:該技術(shù)已申請(qǐng)專利,請(qǐng)尊重研發(fā)人員的辛勤研發(fā)付出,在未取得專利權(quán)人授權(quán)前,僅供技術(shù)研究參考不得用于商業(yè)用途。
該專利適合技術(shù)人員進(jìn)行技術(shù)研發(fā)參考以及查看自身技術(shù)是否侵權(quán),增加技術(shù)思路,做技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備,不適合論文引用。
請(qǐng)注意,此類技術(shù)沒(méi)有源代碼,用于學(xué)習(xí)研究技術(shù)思路。