【摘 要】
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聚类算法是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一种重要算法,它把大量数据点的集合分成若于类,使得每个类中的数据最大程度地相似,而不同类中的数据最大程度地不同。尤
【机 构】
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中国科学院光学天文重点实验室国家天文台,河北师范大学物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（10778724）, 863资助项目（2006AA01A120）, 中国科学院国家天文台青年人才基金项目资助
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聚类算法是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一种重要算法,它把大量数据点的集合分成若于类,使得每个类中的数据最大程度地相似,而不同类中的数据最大程度地不同。尤其对于大样本,在多参量和类别未知的情况下,该方法更为简洁有效。为了更好地使用这些算法,对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行了讨论,阐述了数据挖掘对聚类算法的典型要求,并基于这些要求对数据挖掘中常用的聚类算法作了概括,以便于人们更容易、更快速地选择一种适用于具体问题的聚类算法。综述了数据挖掘中聚类算法的分类和原理以及常用的聚类算法在天文学中的
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