-2 - 绪论 在文献1中对聚类方法进行了详细的分类： 1 划分聚类（Partitional Clustering）：此类方法是直接将数据集划分成若干没有交集的簇，比较有代表性的算法有 K-means 算法、K 中心点算法。
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1．1分区聚类算法（Partitional clustering） 把数据集分成互不相交的子集，每个数据记录属于且仅属于某个子集。通过某种有效性指标确定最佳聚类个数。
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...时,传统的复杂网络社区发现算法根据节点间的相似程度应用分层聚类(hierarchical clustering)或切割聚类(partitional clustering)来达到小社区发现的目的。除此之外,社区发现具有很多实际的应用。
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On account of hard partitional clustering algorithms having not taken the fuzziness or the uncertainty of Web logs into account, fuzzy C-Means clustering algorithm is used in this paper to mine Web logs.
基于硬划分的聚类算法在处理Web日志数据时未考虑到其模糊性和不确定性,本文采用模糊C-Means聚类算法进行Web日志数据挖掘。
参考来源 - 基于人工免疫系统的Web日志挖掘应用研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
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