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| GML时空聚类算法性能综述 | |
| 引用本文： | 宋爱琪,刘晓红,吴国洋.GML时空聚类算法性能综述[J].测绘标准化,2011(4):9-11. |
| 作者姓名： | 宋爱琪 刘晓红 吴国洋 |
| 作者单位： | 江西理工大学建筑与测绘工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(40971234) |
| 摘 要： | 如何选取有效的聚类算法或者扩展算法让GML数据发挥更大的作用是数据挖掘的一项重要任务。分析GML成功应用于各领域带来的一系列问题,提出研究GML数据挖掘的意义,通过研究经典的聚类算法,从算法的效率、可伸缩性、对噪声的敏感性和复杂度等多个方面对聚类算法的性能进行比较,这对GML聚类挖掘算法的设计具有积极意义。 |
| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类算法 算法性能 GML |
Overview of GML Performance of Clustering Algorithm |
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| Authors: | SONG Aiqi LIU Xiaohong WU Guoyang |
| Institution: | SONG Aiqi LIU Xiaohong WU Guoyang |
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