一个基于高内聚和低耦合的多数据库分类方法
曹礼园1
李深洛2
1.广东财经大学华商学院 广州 5100062.广西师范大学计算机科学与信息工程学院 桂林 541004
摘要：数据库分类是多数据库存储、管理和挖掘的预处理技术.目前,不依赖具体应用的多数据库分类的研究甚少,并且忽略内聚度和耦合度,复杂度高.论文提出一个基于高内聚和低耦合的多数据库分类方法,该方法不依赖于具体的应用,避免了聚类结果的不稳定性,且降低了时间复杂度.具体地,该方法名为DHC首先构造一个多目标优化问题,然后利用层次聚类思想构造算法查找最优聚类.利用一个人工数据库和一个现实数据库相似度二维表进行实验,实验表明该方法聚类稳定性强,时间复杂度比BestClassification低,泛化能力强.
关键词：数据库聚类多目标最优化多数据库挖掘层次聚类
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1226-1229,1342 )
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