CFPS：数值型数据聚类的革新算法——自动寻优与高效性能

本文主要探讨了"基于特征点选择的聚类算法研究"这一主题，发表在2009年第44卷第9期的《山东大学学报(理学版)》上。作者朱国红、石某和邢晓娜针对数据挖掘领域中数值型数据聚类方法存在的局限性，提出了一种创新的聚类算法——特征点选择聚类算法(CFPS，Clustering based on Feature Point Selection)。CFPS算法的关键优势在于它突破了传统方法对预先设定聚类数量的依赖，能够自动确定最优的簇数，从而显著提高聚类的精度和效率。 相比于常规的k-means等算法，CFPS算法更为智能，它不需要用户手动指定簇的数量，而是通过自适应的方式寻找数据内在的结构。这种方法对于处理大规模数值型数据集尤其有效，因为它能够减少人为干预，减少了对专家知识的依赖，使得算法更加通用和适用广泛。 在实验部分，作者展示了CFPS算法的实际应用效果，结果显示其在数值型数据聚类任务中的性能显著优于传统方法，具有很高的实用价值和研究价值。此外，文章还将其研究成果与聚类和数据挖掘这两个核心领域紧密联系起来，强调了CFPS算法在提升数据挖掘任务中数据分析能力的重要性。 这篇论文的关键词包括"聚类"、"k-means"以及"数据挖掘"，体现了研究的核心内容和方法论。中图分类号111.57，文献标志码A，表明了研究被归类于计算机科学技术的范畴，且被学术界认为具有较高的学术质量。 这篇文章提供了一种新颖且实用的聚类算法思路，对于改进数值型数据的聚类分析有着重要的理论和实践意义，对于数据挖掘领域的进一步发展具有推动作用。