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為提高銀行存貸款數(shù)據(jù)集上的聚類質(zhì)量和聚類效率，本文做了下列工作：(1)定義了
簇的直徑。(2)提出了利用距離尺度降維的中心距序降維法,證明了新方法在降維時(shí)能保持聚類質(zhì)量(此研究屬壓復(fù)雜問題)。(3)提出了自適應(yīng)排序聚類算法ASCA(Adaptive Sort ClusteringAlgorithm),ASCA 算法在一維數(shù)據(jù)和多維數(shù)據(jù)集上能夠進(jìn)行有效的聚類。(4)做了詳實(shí)的實(shí)驗(yàn)，和傳統(tǒng)的Cobweb 算法、K-means 算法做了對(duì)比，實(shí)驗(yàn)表明新方法能減少聚類時(shí)間,最多減少了53%。
簇的直徑。(2)提出了利用距離尺度降維的中心距序降維法,證明了新方法在降維時(shí)能保持聚類質(zhì)量(此研究屬壓復(fù)雜問題)。(3)提出了自適應(yīng)排序聚類算法ASCA(Adaptive Sort ClusteringAlgorithm),ASCA 算法在一維數(shù)據(jù)和多維數(shù)據(jù)集上能夠進(jìn)行有效的聚類。(4)做了詳實(shí)的實(shí)驗(yàn)，和傳統(tǒng)的Cobweb 算法、K-means 算法做了對(duì)比，實(shí)驗(yàn)表明新方法能減少聚類時(shí)間,最多減少了53%。
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