【摘 要】
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在数据挖掘技术中,聚类技术是一种重要的技术,它的任务是基于对象的属性（维）值寻找识别为同类的组.聚类技术广泛地应用在统计学、模式识别和机器学习等领域中.该文在分析各种经
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在数据挖掘技术中,聚类技术是一种重要的技术,它的任务是基于对象的属性（维）值寻找识别为同类的组.聚类技术广泛地应用在统计学、模式识别和机器学习等领域中.该文在分析各种经典的聚类算法的基础上,着重对一种基于网格和密度的聚类算法进行研究和改进,提出了小波变换用于聚类问题的新算法,把新算法与原来基于网格和密度的聚类算法进行比较,并通过实验验证了新算法的有效性和实用性,它可以应用到求解各种实际数据挖掘问题.
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