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数据挖掘中模糊理论的组合运用
引用本文:刘勇军,聂规划,罗耀明. 数据挖掘中模糊理论的组合运用[J]. 价值工程, 2005, 24(12): 80-82
作者姓名:刘勇军  聂规划  罗耀明
作者单位:武汉理工大学管理学院,武汉,430070
摘    要:模糊算法的组合运用是数据挖掘的一种重要手段。本文通过运用模糊聚类分析技术,对数据仓库中数据进行模糊划分,得到聚类中心;聚类中心又可作为模糊模式识别的标准模型库,进而对新样本进行模糊模式识别。通过模糊聚类分析和模糊模式识别的组合运用,使数据挖掘系统成为一个自适应的闭环系统。

关 键 词:模糊聚类  模糊识别  数据挖掘
文章编号:1006-4311(2005)12-0080-03

The Integral Application of Fuzzy Theory on the Data Mining
Liu Yongjun,Nie Guihua,Luo Yaoming. The Integral Application of Fuzzy Theory on the Data Mining[J]. Value Engineering, 2005, 24(12): 80-82
Authors:Liu Yongjun  Nie Guihua  Luo Yaoming
Affiliation:School of Management, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China
Abstract:Fuzzy cluster analysis is applied to divide fuzzily in the data of data warehouse in this paper, and cluster center which can be seen as the standard model bases of fuzzy model discernment is generated and used to discern fuzzily to the new sample. Data mining system will become a self-adapted closing ring system on the base of the Integral Application of Fuzzy Cluster Analysis and Fuzzy Model Discernment.
Keywords:fuzzy cluster    fuzzy discernment   data mining
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