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以实现数据增量式精准挖掘为目的 ,提出基于机器学习的不确定数据增量式挖掘算法.以机器学习算法中的模糊c-均值聚类(FCM)算法为基础,通过主成分分析法筛选原始数据集中指标,利用Relief算法计算指标权重,实现FCM算法改进.改进FCM算法通过阈值定义目标函数,经样本数据分类、特征提取和聚类,使目标函数达到最小值,实现数据挖掘.实验结果表明,上述算法的数据样本分类符合率可达99.28％,分类准确率在98％左右,且分类耗时短、效率高;特征提取能力受数据量增加影响较小;在数据增量情况下,改进算法增量式挖掘准确率保持在95％～ 98％之间,且所需迭代次数少.