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模糊聚类分析在数据挖掘中的应用研究 被引量:25

A Study of Fuzzy Clustering Analysis in Data Mining
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摘要 数据挖掘是从大量数据中用平凡的方法发现有用的知识。聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域,它是按照一定的要求和规律将事物进行分类的一种数学方法。随着模糊数学的兴起,用精确的数学的方法研究模糊问题,人们逐渐将精确和模糊统一起来。论文将模糊数学的模糊理论应用于数据挖掘的聚类分析中,讨论了如何利用样本之间的模糊关系分析样本之间的关联程度,给出了模糊聚类分析在数据挖掘中的应用的主要步骤,以及相应的实例分析和程序设计。 Data mining is used to find usefull knowledge from lots of data.Clustering analysis is a important field of Data mining,it is a mathematical method to classfication.With the development of the fuzzy math,people used to accurate mathematical method to study fuzzy problem and unify accurate method and fuzzy mothed.In this paper,the authors have applied fuzzy to the clustering.They have talked about how to analysis association of two example by fuzzy relation,and then they have introduced the steps how to use fuzzy clustering in Data Mining.At last,they have given a example to enhance your impression about fuzzy clustering and described how to realize it in computer.
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第17期177-179,共3页 Computer Engineering and Applications
基金 北京市自然科学基金(编号:4032009)资助
关键词 数据挖掘 模糊矩阵 模糊聚类分析 Data Mining,fuzzy matrix,fuzzy clustering
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献4

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共引文献30

同被引文献200

引证文献25

二级引证文献107

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