2011年企业计算系统论文：分区聚类算法综述

本文档是一篇发表在《国际企业计算与业务系统》(International Journal of Enterprise Computing and Business Systems)上的调查论文，标题为"Partition Clustering Algorithms的调查"。文章由S.Anitha Elavarasi、Dr.J.Akilandeswari和Dr.B.Sathiyabhama三位学者共同撰写，他们在Sona College of Technology位于印度Salem的计算机科学与工程部门任职。论文主要探讨了在大数据时代背景下，聚类分析作为一种无监督学习方法的重要性和应用。 聚类是数据挖掘领域中的关键任务，它涉及将对象或数据点根据它们的相似性自动组织成若干个类别，每个类别内部的成员具有高度相似特征，而不同类别间的相似性则相对较低。这种技术在众多领域中都有广泛应用，如市场细分、社交网络分析、生物信息学、图像处理等，帮助人们发现数据集中的潜在结构和模式。 在这篇论文中，作者首先对聚类算法进行了概述，强调了两种主要的聚类类型：层次聚类（Hierarchical Clustering）和划分聚类（Partition Clustering）。划分聚类，也称为非层次聚类，包括诸如K-means、K-medoids、谱聚类（Spectral Clustering）以及DBSCAN等方法。这些算法各有特点，例如K-means通过迭代优化将数据分为预定数量的簇，而DBSCAN则能发现任意形状的簇，不需要预先指定簇的数量。 作者深入研究了各类分区聚类算法的工作原理、优缺点及适用场景。他们可能讨论了如何选择合适的评价指标（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等）来评估聚类效果，以及如何处理大数据集时面临的挑战，如计算效率、内存消耗和高维数据的问题。此外，论文还可能探讨了算法的改进方法，比如通过集成学习或引入新的启发式策略来提高聚类性能。 最后，论文可能提供了当前研究的最新进展和未来的研究方向，尤其是在大数据、云计算和人工智能等技术快速发展下，如何更好地利用分区聚类算法以满足不断增长的数据分析需求。 这篇论文是对聚类算法特别是分区聚类算法的系统综述，旨在为研究人员和实践者提供一个全面的理解框架，以便于他们在实际问题中更有效地应用这些技术。对于任何从事数据分析、机器学习或数据挖掘领域的读者来说，这是一份宝贵的信息资源。