| 一种聚类学习的新方法 |
| 朱明 王俊普 |
| 关键词：聚类学习 无监督学习 机器学习 数据挖掘 |
| 主要内容：基于人进行聚类判断所遵循的基本原则，即聚类中对象间距离应小于聚类间距离，本文提出了一种聚类学习的新方法，该方法无需用户事先给定聚类个数Ｋ，且其算法复杂度基本为Ｏ（ｎｍ）。此外，该聚类学习新方法，在处理大规模（几十万至几百万个）数据对象时，也具有良好的工作效能，有关实验测试结果，充分说明了该聚类学习新方法的有效性。 |
| 《模式识别与人工智能》 2000,13(3).-262-265 |
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