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一种基于模糊聚类的知识发现

An Acquirement of Knowledge Based on Rough Aggregation
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摘要 该文利用模糊分类聚类理论,提出并论证了一种从局部模式向全局模式进行数据融合的模型,针对分布式的信息数据库系统的局部数据挖掘问题,提出了基于事实的物理维度和基于事实数据信息的两种不同出发点的分类聚类模型与算法,并对两者进行了比较,结果是在实际应用中均能较好地解决问题,能起到辅助决策的作用。 The paper puts forward and demonstrates a kind of model for syncretizing data from local pattern to global pattern,by using rough aggregate and classification theory.For a problem at local data mining of a distributed management imformation system,the paper takes forword two models and algorithms ,one is based on the dimensions of fact,the other is based on the data information,and the differences are compared.The both can resolve decisive question.
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第3期169-171,共3页 Computer Engineering and Applications
关键词 模糊分类聚类 数据融合 知识发现 模式分解 模糊决策 信息数据库系统 Rough Aggregation and Classification,Data syncretize,Discovery of Knowledge,Pattern decomposition,Fuse decision
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