Analiza porównawcza algorytmów klasteryzacji zaimplementowanych w IBM Intelligent MIner, Oracle91 Data Mining and Microsoft Analysis Services

Abstract

Current database systems development forces applying new information processing technologies. One of them is data mining, composed, among the others, of classification, clustering and association rules. So far, this technology has no generał valid standards. Clustering is a special case of data mining - often it is an initial stage for applying other information analyses. In this article we present short comparison of clustering algorithms implemented in commercial tools produced by companies, which arę very active in discovering new methods in the area of information processing.Obecny rozwój systemów baz danych wymusza stosowanie nowych technik przetwarzania informacji. Jedną z nich jest eksploracja danych, na którą składają się m.in. klasyfikacja, klasteryzacja czy reguły asocjacji. Technika ta jak do tej pory nie doczekała się ogólnie obowiązujących standardów. Klasteryzacja jest szczególnym przypadkiem eksploracji danych - często stanowi ona etap wyjściowy do stosowania pozostałych technik analizy informacji. Niniejszy artykuł przedstawia krótkie porównanie algorytmów klastrujących, zaimplementowanych w komercyjnych narzędziach firm, które bardzo aktywnie działają w obszarze nowych sposobów przetwarzania danych