模糊聚类与数据挖掘在数据分析中的应用
Application of Fuzzy Clustering and Data Mining in Data Analysis
DOI: 10.12677/ORF.2016.64015, PDF, HTML, XML, 下载: 1,979  浏览: 4,288  科研立项经费支持
作者: 张东生, 王永强, 苏 婧, 王青博:河南大学软件学院,河南 开封
关键词: 模糊聚类数据挖掘数据分析人工智能应用研究Fuzzy Clustering Data Mining Data Analysis Artificial Intelligence Application Research
摘要: 针对一般统计方法的不足,提出模糊聚类和数据挖掘方法在数据分析中的应用。概要介绍了两种智能分析方法的基本原理,并通过具体案例给出两种分析方法的实验结果,比较了各自的特点。特别提出本文所作的先做聚类分析,再在聚类结果的基础上进行数据挖掘的优势。具有较强的启发性和工程应用参考价值。
Abstract: In view of the deficiency of general statistical methods, this paper presents the application of fuzzy clustering and data mining methods in data analysis. This paper introduces the basic principles of the two kinds of intelligent analysis methods, gives the experimental results of two kinds of analysis methods through specific cases, and compares their characteristics. In this paper, we put forward the advantages of data mining based on clustering results. It has a strong heuristic and engineering application reference value.
文章引用:张东生, 王永强, 苏婧, 王青博. 模糊聚类与数据挖掘在数据分析中的应用[J]. 运筹与模糊学, 2016, 6(4): 115-121. http://dx.doi.org/10.12677/ORF.2016.64015

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