数据聚类是数据挖掘中的一个重要课题。
数据聚类或分割就是其中的一种重要的数据发掘应用。
Clustering or segmentation of data is an important data mining application.
聚类是数据挖掘的基本方法之一。
提出了一种基于聚类和粗糙集的数据挖掘模型。
We propose a data mining model based on clustering and rough set.
聚类是一种重要的数据挖掘形式。
聚类是数据挖掘领域的重要研究内容之一。
Clustering is one of the most important research in data mining area.
文本聚类是目前文本挖掘中重要的探索性数据分析方法。
As an exploratory data analysis method, text clustering is very important in text mining.
聚类算法是数据挖掘的核心技术。
聚类是数据挖掘中的主要方法。
第一步是聚类基因表达数据。
聚类算法是数据挖掘领域中非常重要的技术。
Cluster arithmetic is a very important technology in the area of data mining.
聚类是数据挖掘中很重要的一部分。
实验表明，该算法对于解决数据流聚类问题非常有效。
Experimental results show that the algorithm is very effective to solve data stream clustering.
常用于基因表达数据分析的聚类方法有很多。
There are lots of cluster methods applied to the analysis of gene expression data.
聚类算法是数据挖掘中的重要方法。
聚类算法是数据挖掘中的重要方法。
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