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相似文献
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1.
数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,模糊聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。论文从数据挖掘的概念出发,研究分析了模糊聚类的主要算法,并从多个方面对这些算法性能进行比较,同时还对模糊聚类分析在数据挖掘中的应用进行了阐述,最后对模糊聚类的研究领域进行了总结和展望。  相似文献   

2.
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题.聚类在电子商务、图像处理、模式识别、文本分类等领域有广泛的应用.本文首先建立了数据挖掘中聚类方法的比较标准,然后从基于优化、关系、变换这样一个新的角度对聚类方法进行了分类和比较,最后对数据挖掘中常用聚类算法进行了分析,以便于人们更易于选择研究方向和选择适合于具体问题的聚类算法.  相似文献   

3.
数据挖掘是用来发现数据库中隐含的各个数据之间的关系和特性,聚类分析是数据挖掘所要完成的工作之一.选取了三个并行聚类分析算法并研究了与之对应的并行算法,然后讨论了并行算法的性能,并得到了一些实验结果.最后提出了一个新的并行算法,相比较其它并行聚类算法,本文所提出的算法是最有效的.  相似文献   

4.
数据挖掘是近年来非常热门的研究方向。聚类分析是数据挖掘的一个重要研究领域。本文归纳总结了数据挖掘中传统聚类算法,并对现今新发展的,比较热门的聚类算法进行了介绍。  相似文献   

5.
从市场竞争的现状出发,阐述了数据挖掘技术原理,重点探讨了FCM聚类算法和关联规则,并将其运用到电信客户关系挖掘中,对具体公司移动客户消费数据进行了详细分析。  相似文献   

6.
教育是一个复杂的系统工程,试卷质量分析是这系统工程中的重要环节。为了全面地分析试卷背后隐藏的内在问题,本文在k平均分区算法和层次凝聚算法的基础上,提出了一种速度更快、聚类质量更好的聚类算法(ICAA算法),并已成功地将该算法应用到试卷质量分析中。  相似文献   

7.
数据挖掘领域中的聚类方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
聚类算法是数据挖掘中的核心技术,随着对聚类算法广泛深入的研究,产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法;文章从算法的角度论述了如何在数据挖掘中进行聚类分析,并通过基于评价聚类算法好坏的8个标准,对数据挖掘中近几年提出的常用聚类方法作了比较分析,以利于人们更容易、更快速的找到一种适用于特定问题的聚类算法.  相似文献   

8.
臧少杰 《科技信息》2007,(30):75-75,74
聚类算法是数据挖掘的核心技术,本文提出了评价聚类算法好坏的标准,基于这个标准,对数据挖掘中常用聚类算法作了比较分析,以便于人们更容易、更快捷地找到一种适用于特定问题的聚类算法。  相似文献   

9.
全方位的对各类聚类算法进行总结和归纳,并且对一些在特殊领域中应用聚类算法进行深度解析,然后从以下三个部分,算法思想,关键技术以及算法特点等方面进行基本概括,对一些代表性的聚类算法进行比较分析以及聚类算法新领域研究的展望,这对将来聚类发展具有重大意义.  相似文献   

10.
聚类算法是数据挖掘中的核心技术 ,虽然聚类算法已被广泛深入的研究 ,但其应用在数据挖掘领域时间不长 ,其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法 ,但这些算法仅适用于特定的问题及用户 .为了更好的使用这些算法 ,综合提出了评价聚类算法好坏的 5个标准 ,基于这 5个标准 ,对数据挖掘中近几年提出的常用聚类方法作了比较分析 ,以利于人们更容易、更快速的找到一种适用于特定问题的聚类算法  相似文献   

11.
一种数据挖掘的方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
总结了数据挖掘中聚类算法的研究现状,分析比较了它们的差异及局限性.提出了一种新的数据挖掘的方法--基于数据仓库的数据挖掘方法.通过实例得出该方法为数据挖掘提供了有效的平台.  相似文献   

12.
聚类算法是数据挖掘中的核心技术,虽然聚类算法已被广泛深入的研究,但其应用在数据挖掘领域时间不长,其间产生了许多不同的适用于数据挖掘的聚类算法,但这些算法仅适用于特定的问题及用户.为了更好的使用这些算法,综合提出了评价聚类算法好坏的5个标准,基于这5个标准,对数据挖掘中近几年提出的常用聚类方法作了比较分析,以利于人们更容易、更快速的找到一种适用于特定问题的聚类算法.  相似文献   

13.
经典的聚类分析方法在统计时需要事先设置参数,而在没有先验知识情况下,确定这些参数比较困难。为此,提出一种全新的灰聚类分析方法并完整地定义了其数学模型。该方法不再受样本输入次序的限制,不再需要事先确定参数。通过仿真实验,证明了该方法具有较好的抗噪音的能力,能有效地避免人为因素对聚类结果的影响,能使聚类的结果更客观、准确。将该方法运用于股票数据分析中,实验结果表明,该分析结果能为投资者提供一定价值的决策意见,具有一定的实用价值。  相似文献   

14.
本文介绍了用数据挖掘技术来处理大量数据,并得到可靠且有效数据挖掘结果的方法。同时对使用到的决策数算法进行了深入的研究分析。  相似文献   

15.
数据抽取是数据仓库和数据挖掘的基础,将挖掘数据环境和数据抽取技术结合起来,不但可以提高数据仓库的利用率,而且可以加快数据抽取的速度,提高设备的利用率.基于这种理念,以挖掘数据环境来提高数据抽取效率为目的,提出一种将电信数据模型与K-means算法相结合,从而提高数据抽取速度的方法,并探讨了将数据挖掘技术应用于数据抽取的可行性.  相似文献   

16.
浅析数据挖掘   总被引:1,自引:0,他引:1  
黄长江 《科技信息》2010,(17):66-66,51
随着社会信息化不断进步发展,大量的信息充斥在我们的社会中。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问题:第一是信息过量,难以消化;第二是信息真假难以辨识;第三是信息安全难以保证;第四是信息形式不一致,难以统一处理。人们开始提出一个新的口号:"要学会抛弃信息"。人们开始考虑:"如何才能不被信息淹没,而是从中及时发现有用的知识、提高信息利用率?"数据挖掘技术将是上述问题的终结者,也将成为网络之后的下一个技术热点。  相似文献   

17.
张贺 《科技资讯》2010,(8):211-211
本文围绕数据挖掘技术在证券投资分析中的应用展开分析,尝试发现其中有意义的数学模型来支持证券交易的应用。  相似文献   

18.
经典的聚类分析方法在统计时需要事先设置参数,而在没有先验知识情况下,确定这些参数是比较困难的。为此,提出了一种全新的灰聚类分析方法并完整地定义了其数学模型。该方法不再受样本输入次序的限制,也不需要事先确定参数。通过仿真实验证明,该方法具有较强的抗噪音能力,能有效地避免人为因素对聚类结果的影响,能使聚类结果更客观、准确。将该方法运用于股票数据分析中的实验结果表明,该分析结果能为投资者提供一定价值的决策意见,具有一定的实用价值。  相似文献   

19.
阐述了入侵检测和数据挖掘技术,并介绍了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。  相似文献   

20.
肖文英  张振飞 《科技资讯》2013,(27):133-134
作为一种数据分析方法和技术,发现潜在的信息,大量的信息,数据挖掘已成为社会关注的焦点.在电力行业的信息化建设进程中,有大量历史数据,采用数据挖掘技术来研究和发展是刻不容缓,分析决策系统需要解决在电力运行管理中存在的关键和突出问题企业.本文提出了详细的数据挖掘算法分析.基于电力管理分析的特点,重点讨论了聚类分析算法.基于电力数据管理分析系统,数据挖掘技术在本文设计的过程采用混合型数据并获得良好的挖掘效果.聚类对电力客户数据分析可以得到很好的分类,有助于预测顾客的购买行为.  相似文献   

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