一个粮食聚类分析系统的设计与实现

在构建粮食行业数据仓库的基础上,运用数据挖掘中的层次聚类分析方法和分裂聚类分析法,结合中国粮食行业的业务发展方向并充分考虑用户的热点需求,实现了一个完整的聚类分析系统,并针对粮食行业的业务特点对聚类分析中的各种问题提出了相应的解决办法,是粮食行业的数据仓库解决方案中的重要组成部分.     

数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用

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。     

数据挖掘的聚类分析方法在证券投资中的应用

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。     

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C-均值聚类算法的研究与实现

模糊C-均值聚类算法（F（M）是很早的目标函数聚类算法,也是目标函数聚类算法中研究的比较充分的算法之一,FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。此算法的缺点是当数据量非常庞大时,算法的运算过程就会非常耗时,甚至是无法完成运算。     

基于犹豫三角模糊相关系数的聚类分析

针对评估值为犹豫三角模糊元的聚类问题,提出了基于犹豫三角模糊相关系数的聚类算法。首先给出犹豫三角模糊相关系数的定义和计算公式;其次考虑到犹豫三角模糊元权重的影响,将犹豫三角模糊相关系数推广为犹豫三角模糊加权相关系数;最后将提出的方法应用于犹豫模糊环境下的聚类问题,实例分析验证本文方法的可行性。     

模糊C-均值聚类分析系统设计与实现

采用模糊C-均值技术设计了工业监控数据聚类分析系统，给出了聚类算法及实现步骤，采用VC＋＋程序来实现，通过．实验测试和实例数据分析，表明该聚类算法针对工业监控数据存在不确定性、有噪声及多模态性等特点有较好的鲁棒性和适应性。     

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。     

基于多阶段的模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究

对模糊聚类分析算法进行研究,在模糊Ｃ－ 均值算法（ＦＣＭ）的基础上加以改进,将聚类过程分为二个阶段,形成多阶段模糊Ｃ－ 均值算法（ＭＦＣＭ）,使其对Ｉｒｉｓ数据聚类．研究表明：多阶段的模糊Ｃ－ 均值算法比模糊Ｃ－ 均值算法性能优越．     

语音识别中基于模糊聚类分析的参数聚类

为减少语音识别中声学模型的参数量，提高参数训练的鲁棒性，基于声学决策树结构，提出利用模糊聚类分析方法对模型参数聚类，包括高斯聚类和方差共享．对大词汇量汉语连续语音识别的实验结果表明：高斯模糊聚类使高斯数减少25％时，识别率提高了0．15％．进一步做模糊方差共享，当方差减少到初始模型的24％，与同样参数量的未进行聚类的模型相比，误识率下降了3．01％，证明了模糊聚类分析在语音参数聚类中的有效性．     

模糊聚类分析在奖学金评定中的应用

针对高校奖学金评定工作,组建一个模糊数学模型,讨论根据学生成绩排名进行奖学金评定问题,为评审人员提供一种科学公正的奖学金评定方法,得到了与实际情况一致的结论。     

大学生素质评价的模糊聚类分析

针对学生素质评价工作．提出新的指标体系，并利用模糊聚类分析方法组建一个数学模型，讨论了大学生的排名分类问题．为大学生的素质评价提供了一个较好的选择．     

改进模糊聚类在数据流中的应用

针对现有数据流聚类算法的不足,提出了改进模糊聚类算法,给数据对象的隶属度加上一个权值,以及在算法中用有效性函数来确定聚类数目C.理论分析与实验结果表明,在数据流环境下所提出的改进模糊聚类算法比传统算法有更好的聚类效果,更快的聚类速度.     

模糊聚类分析在环保测评中的应用

给出了模糊聚类的基本思路，确定了模糊统计量的步骤，讨论了模糊传递闭包的等价性。根据绵阳市的气候环境观测资料，用模糊聚类分析方法对绵阳市的气候环境作了初步分析，应证了模糊聚类分析在环保测评中的作用。     

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。     

设备重要度的Fuzzy聚类分析

本文在层次分析和Ｆｕｚｚｙ集理论的基础上，建立了化工设备重要度的Ｆｕｚｚｙ 欠分析模型，应用判断矩阵分级求出各指标因素对子层次和目标层次的权重，根据Ｆｕｚｚｙ数学中的广义加权海明距离，对化工设备重要度进行了Ｆｕｚｚｙ聚类分析，得到了符合实际的分类结果。     

模糊聚类分析法在广西区域经济中的应用

运用模糊聚类分析法对广西14个市、地区的综合实力进行模糊聚类分析。结果广西分为5类地区，第1类为南宁市、柳州市和桂林市；第2类为玉林市和南宁地区；第3类为梧州市、北海市、钦州市、贵港市、百色市和河池市；第4类为贺州市和来宾市；第5类为防城港市，分析结果与广西的实际情况比较吻合。     

基于模糊聚类的入侵检测系统的研究

详细地分析了WinPcap的结构,WinPcap提供给用户的函数,根据网络协议和端口对数据包进行过滤,将模糊聚类引入到入侵检测系统中来,用KDD99测试数据进行实验,能有效检测出入侵数据.     

改进的粗糙集模糊聚类算法及其应用

通过将粗糙集和模糊聚类算法相结合, 利用粗糙集中上近似集和下近似集的概念改进模糊聚类算法, 解决了模糊聚类边界不确定的问题, 得到了上近似集和下近似集的聚类结果, 从而实现更好的聚类, 改进算法可以处理边界问题和复杂数据问题. 将改进的粗糙集模糊聚类算法用于研究环糊精聚类, 并将聚类结果与K均值聚类分析算法、 模糊C均值聚类算法相比, 实验结果表明, 改进算法有较好的聚类效果.