文献类型：期刊文章

作　　者：章永来[1] 周耀鉴[1]

ZHANG Yonglai;ZHOU Yaojian(Software School,North University of China,Taiyuan Shanxi 030051,China)

机构地区：[1]中北大学软件学院

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(6160051296)~~

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：7

起止页码：1869-1882

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：聚类 相似性度量  大数据聚类  小数据聚类  聚类评价  

分 类 号：TP301] TP18[计算机类]