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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)挖掘是近些年來發(fā)展起來的新技術,通過數(shù)據(jù)挖掘,人們可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的有價值的、潛在的知識,為科學地進行各種商業(yè)決策提供強有力的支持。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的迅速發(fā)展,作為其重要的組成部分,聚類分析一直以來都受到極大關注,而數(shù)據(jù)可視化問題也是非?;钴S的一個研究課題。
本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘研究的相關背景及其理論知識,對數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析的相關工作做了一個簡要的概述。本文對聚類算法進行了深入的研究,取得了如下創(chuàng)新性成果:
2、> (1)提出了帶自適應參數(shù)ω的模糊聚類算法
針對作為數(shù)據(jù)挖掘應用的基礎——模糊等價關系的模糊聚類算法,本文優(yōu)化了其使用的方便性,提出了帶自適應參數(shù)ω的模糊聚類方法。通過自適應參數(shù)ω的引入,一方面避免了人工設置參數(shù)的復雜性,使計算更加自動化。另一方面使得能對異性質(zhì)屬性樣本進行無預轉(zhuǎn)換處理而直接計算,擴展了應用范圍。
?。?)提出了多維網(wǎng)格聚類的細粒度逆向可視化方案
數(shù)據(jù)挖掘過程的可視化指數(shù)據(jù)挖掘過程的各個環(huán)
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