数据挖掘中的聚类分析研究

数据挖掘是信息产业的热门研究方向,聚类分析作为其核心技术,早已经被深入的研究。本文探讨了聚类分析的统计量,对聚类方法和算法进行了比较和分析,以便在日常应用中能准确快速的选择特定的算法。     

模糊聚类分析在金融机构财务分析中的应用

数据挖掘是将数据升华为知识的重要工具,利用数据挖掘中的聚类分析方法,根据2004年广东省部分城市的金融机构的基本财务一本、外币的存贷款情况,对各市金融机构营业状况进行探讨,从而为分析金融机构的财务状况提供依据。     

数据挖掘中聚类分析技术方法的比较研究

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.     

基于模糊聚类的多尺度空间数据挖掘模型及其矿山应用

基于空间数据的尺度特性,提出了多尺度空间数据挖掘的技术思想,建立了同一地理要素在不同尺度下的信息推理模型,即多尺度空间数据挖掘框架模型.以矿井煤层厚度为研究对象,以聚类分析为挖掘技术,实现了多尺度分析思想应用于空间数据挖掘领域的设想,证实了空间数据挖掘领域中的多尺度现象.研究成果丰富和发展了空间数据挖掘的基础理论.     

基于模糊聚类的神经网络在数据挖掘分类中的应用研究

常见的决策树分类算法、贝叶斯分类算法、神经网络分类算法为数据挖据分类算法研究提供了重要基础。但面对海量数据时,在时间效率、鲁棒性和精确性上都显示出了不足。为此,本文将模糊聚类的思想引入到神经网络分类算法中,首先通过模糊聚类子模型,将样本数据聚为几个数据子集,然后再采用不同的神经网络对各个数据子集同时进行训练学习。由于经过了模糊聚类子模型的预处理,每个神经网络训练学习样本的复杂性大大减少,使神经网络的学习效率大大提高。最后通过UCI下的实际数据库,对提出的分类算法进行了检验,结果显示了基于模糊聚类的神经网络在数据挖掘分类中应用的有效性。     

混合型模糊聚类分析方法及其应用

在动态聚类方法和模糊ISODATA方法的基础上,提出了混合型模糊聚类分析方法.该方法首先利用传统的传递闭包方法得到1个初始分类,并在此基础上提出初始分划矩阵,根据考虑权重因子的模糊ISODATA方法对相关数据进行迭代计算,从而对数据进行有效分类.以股票分类为例对该方法进行实证分析,分析结果表明,应用该方法可以对股票进行有效分类优选.     

对犯罪网络的模糊层次聚类分析

将模糊处理技术与层次聚类算法相结合运用于犯罪网络分析,提出一种新的基于模糊层次聚类算法的犯罪网络分析方法.基于"9.11"事件数据集的实验结果表明,该方法在划分网络的同时,能够找到类属具有模糊性的成员,从而为打击犯罪提供有益的帮助.     

浅谈数据挖掘中的聚类算法

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。     

基于数据挖掘平台的模糊聚类算法及应用研究

研究基于目标函数的模糊聚类算法,并对聚类效果的有效性和参数选择进行了详细分析,在数据挖掘平台中实现该算法,通过设置聚类误差和实时误差两项动态指标来确定最佳的判别方法和参数设置．最后将该算法应用于模型生命表制作的前期分析工作中。     

模糊聚类分析在教师考核中的应用

本文根据考核的等级标准,结合期中教学检查、期末考核成绩,利用模糊聚类分析方法,对教师进行量化考核,其结果基本符合实际。     

基于模糊数据挖掘技术的入侵检测算法与应用

基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点,目前有不少入侵检测系统中都采用了关联分析的数据挖掘方法,现有的关联分析算法只能够解决数据中分类属性的挖掘,对于数值属性则不能直接使用,然而网络流量数据中包含了许多反映入侵状况的数值属性,已有学者提出了将数值属性先进行分类而后再进行关联分析的挖掘方法,然而这种方法带来的问题是在进行异常和正常划分时存在明确的界限,即“尖锐边界问题”,由于网络安全概念自身具有一定的模糊性,因此明确的界限可能会导致误报和漏报的情况产生,从而影响检测效果,文中提出了一种基于模糊关联挖掘技术的入侵检测算法,并采用遗传算法确定划分模糊集合的隶属度函数参数,最后的实验结果说明了该算法的有效性。     

基于数据挖掘的往复压缩机气阀故障诊断方法研究

往复式压缩机气阀是整个机体中故障率最高的部件,针对其故障模式复杂难以辨识的特点,选取部分气阀振动信号的时域和频域参数作为特征参数,采用C-means模糊聚类的方法对气阀故障和运行状态进行评判,挖掘出了故障特征,并给出了诊断实例。     

基于聚类分析的属性数据挖掘技术

数据挖掘作为一门新兴的数据处理技术已受到人们广泛的关注，聚类分析技术是数据挖掘中的一种重要技术，本文介绍一类数值数据的挖掘方法，同时提出一个基于属性划分的聚类分析方法。     

模糊聚类在地层倾角数据处理中的应用

本文介绍应用模糊聚类的方法,将质量好的数据选出,克服了过去一些方法的局限性,使曲面拟合的质量有较大的提高,增强了稳健性。特别是在数据严重污染的情况下,模糊聚类处理方法更显示出其优越性。     

利用神经模糊系统从数据中挖掘模糊逻辑

提出一种利用神经模糊系统从实验记录的曲线或者数据中挖掘模糊逻辑规则的方法。首先根据生产控制系统的实验记录的曲线或者数据,初步确定一个“if…then”模糊逻辑规则模型;然后利用具有非线性特性的神经网络和模糊推理中的模糊逻辑运算,构造了一个神经模糊系统;通过有导师的误差反向传输学习,将训练后的神经模糊系统的网络联接权的变化结合为模糊逻辑规则的变化和修改,从而实现了从实验记录的曲线或者数据中推理、归纳的模糊逻辑控制规则。     

基于遗传算法的聚类分析及其应用

通过把C-均值法中的距离平方和准则函数作为遗传算法的适应度函数，把各个聚类中心编码成染色体，来讨论一种基于遗传算法的聚类分析方法，目的是利用遗传算法的全局性来提高聚类算法找到全局最优的可能性。实验结果证明，该算法可以很好地解决某些聚类分析问题。     

数据挖掘中聚类分析技术的研究与应用

对数据挖掘中聚类分析方法的概念、功能及其算法做了深入研究，并将其应用于学生成绩数据管理，对某高职院校学生成绩进行了数据挖掘     

基于决策树的数据挖掘算法的应用与研究

数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程,是一种新型的数据分析技术.研究数据挖掘中的决策树算法以及决策树算法在具体的客户关系管理系统中的研究与分析,对数据挖掘中的决策树技术做了详细的描述.