技術(shù)編號：6575465
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術(shù)詳細信息。本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，尤其涉及海量樣本數(shù)據(jù)的聚類實現(xiàn)方法及相應(yīng)系統(tǒng)。 背景技術(shù)在當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，已有的聚類算法可以分為幾類，包括基于劃分的方法，基于 層次的方法，基于密度的方法，基于網(wǎng)格的方法以及基于模型的方法等。進行數(shù)據(jù)挖掘時，需要將對全部數(shù)據(jù)進行逐條計算及分析，算法時間復(fù)雜度高。海 量數(shù)據(jù)是對各種聚類算法的一個挑戰(zhàn)。已有的聚類算法大都還只是停留在實驗室階段，對 于海量數(shù)據(jù)，有些算法或者不能進行有效處理，或者處理效率很低。Kmeans算法是一種基于距...
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