1、“.....随之也产生了海量的网络数据，并且这些数据是杂乱的，无规则的。对于信息数据的爆炸式的增长，而如何分析处理这些收集到的海量数据，是数据挖掘面临的首要问题。数据挖掘，即是从大量的不规则的有噪声的模糊的数据中，提取各自的优缺点。聚类分析是数据挖掘中种重要的分析数据的方法，通过分析可以看出不同分类的聚类算法各有各的优劣势，实际使用过程中可以根据实际数据情况来选择合适的聚类分析算法。由于聚类分析在电子商务市场分析生物学等越来越多的领域中得到了广泛应用，并且数据挖掘在实际应用中取得了巨大的商业价值，可对其进行深入研究。參考文献丁金凤基于网格与密度的数据流聚类算法数据挖掘常用聚类算法分析与研究论文原稿是个核心对象，且在的邻域内，则对象从对象密度可达密度可达对于样本集合......”。

2、“.....假如对象从直接密度可达，那么对象从对象密度可达。数据集中存在对象，且关于和，对象从对象密度可达，对象从对象也密度可达，那么对象到对象是关于和密度相连。与算法相将个数据对象各自为个类，即，其中的距离为找出，合并，为同个类，重新计算各类间的距离聚类结束。层次聚类的方法简单，但是对处理离散点和噪声数据敏感，如果处理过程选择不当可能导致低质量的聚类结果，而且层次聚类算法的可伸缩性比较差。，所有聚类中心点不发生变化，此时对于每个数据对象，都被分为唯的个聚类中。聚类算法需要用户给定个聚类数，并选取个数据点作为初始聚类中心，如若初始聚类中心选择不当，就会造成聚类结果有较大偏差聚类算法迭代的目标函数，随机选择的初始中心点，可能会导致聚类结果稳定性不够，与最优聚类有偏差。最近邻层次聚类算法层次聚类算法基于划分的聚类算法......”。

3、“.....构建个初始聚类划分，然后利用迭代重定位技术，将每个数据元组在各个聚类簇中进行划分，原则是同个划分簇中的对象或元组数据特征相似，不同划分簇中的对象或元组数据特征有较大的差异，通过迭代重定位，把数据集最终划分成了个簇。典型的基于划分的算法有均值聚类和中心点聚类。几种常用的聚类算法划分聚，不同簇或类中的数据元组特征是不相似的。基于密度的方法基于密度的聚类划分给定密度阈值，如果个区域中数据点的密度大于密度阈值，则数据点属于相近的划分聚类，这种划分方法将数据集看作是数据空间中被低密度区域分割开的大密度区域。基于密度划分的方法代表性的算法有。数据挖掘常用聚类算法分析与研究论文原稿。聚类算法的分类基于划分，通过分析可以看出不同分类的聚类算法各有各的优劣势，实际使用过程中可以根据实际数据情况来选择合适的聚类分析算法......”。

4、“.....并且数据挖掘在实际应用中取得了巨大的商业价值，可对其进行深入研究。參考文献丁金凤基于网格与密度的数据流聚类算法研究哈尔滨哈尔滨工程大学，王鑫数据挖掘中聚类分析算法的可达密度可达对于样本集合，给定串样本点，假如对象从直接密度可达，那么对象从对象密度可达。数据集中存在对象，且关于和，对象从对象密度可达，对象从对象也密度可达，那么对象到对象是关于和密度相连。与算法相比，可以发现任意形状的簇类，也无需事先知道，的距离为找出，合并，为同个类，重新计算各类间的距离聚类结束。层次聚类的方法简单，但是对处理离散点和噪声数据敏感，如果处理过程选择不当可能导致低质量的聚类结果，而且层次聚类算法的可伸缩性比较差......”。

5、“.....要将数据集通过聚类划分成个簇或类，划分的簇或类要满足下列个条件每个簇或类中包含个数据对象或元组任意个数据对象或元组只能属于个簇或类簇或类的划分准则是在同个簇或类中的数据元组特征是相似的，不同簇或类中的数据元组特征是不相似的。迭代重定位，把数据集最终划分成了个簇。典型的基于划分的算法有均值聚类和中心点聚类。聚类算法的分类基于划分的聚类算法假定数据集包含个数据对象或数据元组，要将数据集通过聚类划分成个簇或类，划分的簇或类要满足下列个条件每个簇或类中包含个数据对象或元组任意个数据对象或元组只能属于个簇或类簇或类的划分准则是在同个簇或类中的数据元组特征是相似的对象，都被分为唯的个聚类中。聚类算法需要用户给定个聚类数，并选取个数据点作为初始聚类中心，如若初始聚类中心选择不当......”。

6、“.....随机选择的初始中心点，可能会导致聚类结果稳定性不够，与最优聚类有偏差。最近邻层次聚类算法层次聚类算法有凝聚层次聚类算法和分裂层次聚类算法凝聚层次聚类算法，研究济南山东师范大学大学，范明，孟小峰数据挖掘概念与技术北京机械工业出版社，。数据挖掘常用聚类算法分析与研究论文原稿。基于划分的聚类算法，依据初始数据集划分数目，构建个初始聚类划分，然后利用迭代重定位技术，将每个数据元组在各个聚类簇中进行划分，原则是同个划分簇中的对象或元组数据特征相似，不同划分簇中的对象或元组数据特征有较大的差异，通过数据形成簇类的数量，并且可以识别出数据噪声点但是对于边界样本数据的归类会有所不同，不能很好地反映数据集变化的密度由于算法不对聚类数据进行预处理，所以当要处理的数据量比较大时，所耗费资源也非常大......”。

7、“.....然后详细分析了目前常用的个聚类算法，并比较了各自的优缺点。聚类分析是数据挖掘中种重要的分析数据的方种基于密度的聚类算法，该算法将高于定密度的区域数据划分为类，且在有噪声的数据集中发现任意形状的划分，个聚类定义为密度相连的数据的最大集合。算法有以下定义对象的邻域为给定对象半径内的邻域对象的邻域至少有最小数目个对象，则称对象为核心对象对于数据对象集合，如果是个核心对象，且在的邻域内，则对象从对象密度把数据集合划分成个子集每个子集中包含中的数据具有定的相似性，两个子集间通常用欧几里德最小距离度量，如子集与子集距离为，其中其中是把个数据记录看成维空间中的个对象向量，般要求，对切，当时，对切对切角不等式成立。最近邻层次聚类算法过程将个数据对象各自为个类，即，其中......”。

8、“.....聚类算法，是采用距离作为聚类的标准，距离越近，认为其相似度越高，聚类过程如下随机从数据集中选取个数据对象作为初始点，初始化个聚类对于余下的每个数据元组，计算它与个划分类中心的距离，将其归入距离最近的划分类中更新类并重新计算个类的中心点，所有聚类中心点不发生变化，此时对于每个数据隐藏在其中的人们事先不知道的但又潜在有用的信息和知识的过程。聚类分析是数据挖掘领域中研究的项重要课题，对于收集到的海量数据，通过聚类分析，发现相似数据间的知识特征，不相似数据间的数据属性之前存在较大差异，并以此规则进行数据分类，分类后的同类的数据对象之间的有定的相似度，不同类的数据对象之间的相似度较小，每组数据都是相似对象的集合，通过分析可以获得研究哈尔滨哈尔滨工程大学，王鑫数据挖掘中聚类分析算法的研究济南山东师范大学大学......”。

9、“.....孟小峰数据挖掘概念与技术北京机械工业出版社，。数据挖掘常用聚类算法分析与研究论文原稿。基于模型的方法基于模型的聚类方法有个假定前提每个聚类划分都可以构建个数学模型，聚类就是找到每个聚类簇相对应的数据模型的过程。数据集潜在的假定符合系列的概率分布，数学模比，可以发现任意形状的簇类，也无需事先知道数据形成簇类的数量，并且可以识别出数据噪声点但是对于边界样本数据的归类会有所不同，不能很好地反映数据集变化的密度由于算法不对聚类数据进行预处理，所以当要处理的数据量比较大时，所耗费资源也非常大。结语本文介绍了数据挖掘中聚类算法的几种分类，然后详细分析了目前常用的个聚类算法，并比较了种基于高密度连通区域的聚类算法也是种基于密度的聚类算法，该算法将高于定密度的区域数据划分为类，且在有噪声的数据集中发现任意形状的划分......”。