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1. 基于限定区域数据取样的密度聚类算法

周红芳赵雪涵周扬

计算机应用 2012, 32 (08): 2182-2185. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02182

摘要（960）

PDF （635KB）（362）

传统密度算法DBSCAN与DBRS的缺点在于时间性能和聚类精度均较低，为此，提出一种结合限定区域数据取样技术的密度聚类算法——DBLRS。该算法在不增加时间和空间复杂度的基础上利用参数Eps查找核心点的邻域点和扩展点，并在限定区域(Eps,2Eps)内进行数据抽样。实验结果表明，限定区域内选取代表点进行簇的扩充降低了大簇分裂的概率，提高了算法效率与聚类精度。

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2. 一种改进的模糊聚类算法

周红芳宋姣姣罗作民

计算机应用 2010, 30 (05): 1277-1279.

摘要（288）

PDF （446KB）（913）

传统模糊聚类算法如模糊C-均值(FCM)算法中，用户必须预先指定聚类类别数C，且目标函数收敛速度过慢。为此，将粒度分析原理应用在FCM算法中，提出了基于粒度原理确定聚类类别数的方法，并采用密度函数法初始化聚类中心。实验结果表明，改进后的聚类算法能够得到合理有效的聚类数目，并且与随机初始化相比，迭代次数明显减少，收敛速度明显加快。

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3. 基于Excel及数据转换服务的异构数据集成方法

罗作民李悦孙淑海周红芳

计算机应用

摘要（1555）

PDF （884KB）（1174）

针对异构数据库数据集成问题，在分析基于SOA架构三层设计模式的基础上，结合Excel和数据转换服务技术，提出了比较适合于中小企业实现异构数据转换系统的体系结构。详细介绍了组件系统层异构数据源在集成子系统层整合数据、判断采用Excel还是DTS并向全局数据库系统层进行数据转换及集成的过程。