研究联机增量聚类算法的探索（2004年）

在数据挖掘领域，聚类是处理数据初始阶段的重要方法。在动态系统中，随着新数据的不断增加，重新聚类既费时又浪费资源。首先介绍了聚类的基本概念和分类，然后提出了一种基于特征向量的增量聚类算法。该算法仅针对新增数据进行聚类，从而节省了大量资源和时间。通过实验比较了该算法与传统重新聚类方法在动态系统中处理新增数据的效果，验证了其可行性。

这份关于数据挖掘中聚类算法的比较研究论文，带你深入了解不同算法的优缺点和适用场景。

WEKA中的聚类算法 WEKA是一款强大的数据挖掘工具，提供了丰富的聚类算法，用于在数据集中发现隐藏的模式和结构。 常用聚类算法 k-Means： 将数据划分为k个簇，每个簇由其中心点表示。 层次聚类：构建一个树状结构，表示数据点之间的层次关系。 EM算法：基于概率模型，用于发现数据中的潜在类别。 DBSCAN：基于密度的算法，用于识别具有不同密度和形状的簇。 聚类分析应用 客户细分: 将客户群体划分为不同的类别，以便进行 targeted marketing. 异常检测: 识别数据集中与整体模式不符的异常点。 图像分割: 将图像划分为不同的区域，以便进行图像分析和理解。 WEKA的优势 用户友好界面: WEKA 提供了图形化界面，方便用户进行聚类分析。 算法多样性: WEKA 支持多种聚类算法，用户可以根据数据特点选择合适的算法。 开源免费: WEKA 是开源软件，用户可以免费使用和修改。

Kmeans算法在模式识别和数据挖掘等领域应用广泛。针对高维度数据聚类效果差的问题，李森林和蒋启明提出了一种改进方法。

总结聚类算法的研究现状及新进展 分析代表性算法的算法思想、关键技术和优缺点 对典型算法进行实验对比，分析不同数据集和算法的聚类情况 提出聚类分析的研究热点、难点和待解决问题

基于K-means的有限增量聚类算法及k值研究，姚文心，卢志国，聚类算法在数据挖掘、模式识别和信息抽取等领域广泛应用。随着互联网技术的进步，数据呈现动态增长特性。探索如何有效聚类动态数据是当前研究的关键问题。

聚类算法：数据挖掘的探索之旅 数据挖掘领域中，聚类算法扮演着至关重要的角色，它能够将数据点划分为不同的簇，揭示数据内部的潜在结构和模式。由于其无需预先标记数据的能力，聚类算法在探索性数据分析中展现出强大的优势。 常见的聚类算法包括： 基于划分的聚类：例如K-means算法，通过迭代优化簇中心点位置，将数据点分配到最近的簇。 基于层次的聚类：例如凝聚层次聚类，通过逐步合并或分裂簇来构建层次结构，揭示数据之间的层次关系。 基于密度的聚类：例如DBSCAN算法，通过识别数据点密度较高的区域来形成簇，有效处理任意形状的簇。 基于模型的聚类：例如高斯混合模型，通过假设数据服从特定的概率分布来进行聚类。 聚类算法的应用领域广泛，例如： 市场细分：将客户群体划分为具有不同特征的子群体，以便制定更有针对性的营销策略。 图像分割：将图像中的像素点聚类成不同的区域，用于图像识别和分析。 异常检测：识别数据中的异常点或离群点，帮助发现潜在问题。 聚类算法为我们提供了强大的工具，能够帮助我们从海量数据中提取有价值的洞察，推动数据驱动的决策。

聚类分析是数据挖掘中的关键技术之一。探讨了数据挖掘中聚类算法的典型要求和不同类别的聚类方法。

K均值聚类算法是数据挖掘中常见的无监督学习方法，其簇间数据对象越相异、簇内数据对象越相似，说明聚类效果越好。然而，确定簇个数通常需要有经验的用户设定参数。提出了一种基于SSE和簇的个数度量的自适应聚类方法（简称：SKKM），能够自动确定聚类个数。通过对UCI数据集和仿真数据的实验验证，结果表明改进的SKKM算法能够快速准确地确定数据对象中的聚类个数，提升了算法性能。