基于序列模式挖掘的高效序列聚类方法

本文档深入探讨了2008年发表在《合肥工业大学学报(自然科学版)》的一篇名为"基于已发现序列模式的序列聚类研究"的论文。作者胡学钢和张圆圆针对序列数据库中如何有效利用序列模式挖掘结果的问题进行了深入研究。他们提出的序列聚类方法SPSC（Sequential Pattern-based Sequence Clustering）是一项创新，它利用挖掘出的序列模式来构建数据序列间的相似度函数，并以此作为衡量标准，将数据序列划分到不同的簇中。这种方法允许经典的k-means聚类算法扩展到处理序列类型的数据，从而实现对包含相似模式的数据序列进行智能聚类。 SPSC方法的独特之处在于，它不仅能够提供更优化的聚类结果，因为它是基于发现的模式进行聚类，这些模式反映了数据内在的结构和规律性。相比于传统的序列聚类方法，SPSC在效率上也有所提升，因为它利用了预先挖掘出的模式，避免了重复计算和模式识别的过程，减少了计算复杂度。这种方法在数据挖掘领域具有重要意义，特别是在处理大规模、高维度的序列数据时，能显著提高分析效率和准确性。 该研究的关键概念包括数据挖掘、序列模式以及聚类算法，特别是k-means算法的扩展应用。通过将序列模式作为聚类依据，研究人员得以更好地理解和组织序列数据，这对于数据分析、生物信息学、时间序列分析等领域都有着广泛的应用前景。此外，这篇论文还被分类为自然科学类别，文献标识码为A，表明其学术价值得到了认可。 总结来说，这篇论文是数据挖掘领域的一次重要贡献，它提供了一种有效的方法来利用已发现的序列模式进行序列聚类，为序列数据分析提供了新的思路和技术工具。通过阅读和理解这篇论文，研究者和实践者可以了解到如何在实际问题中应用这些理论，以提高数据处理和分析的效率和精度。