摘要：数据挖掘用于从超大规模数据库中提取感兴趣的信息.聚类是数据挖掘的重要工具,根据数据间的相似性将数据库分成多个类,每类中数据应尽可能相似.从机器学习的观点来看,类相当于隐藏模式,寻找类是无监督学习过程.目前已有应用于统计、模式识别、机器学习等不同领域的几十种聚类算法.该文对数据挖掘中的聚类算法进行了归纳和分类,总结了7类算法并分析了其性能特点.

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