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针对一般统计方法的不足,提出模糊聚类和数据挖掘方法在数据分析中的应用。概要介绍了两种智能分析方法的基本原理,并通过具体案例给出两种分析方法的实验结果,比较了各自的特点。特别提出本文所作的先做聚类分析,再在聚类结果的基础上进行数据挖掘的优势。具有较强的启发性和工程应用参考价值。
模糊聚类与数据挖掘在数据分析中的应用
【摘 要】
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针对一般统计方法的不足,提出模糊聚类和数据挖掘方法在数据分析中的应用。概要介绍了两种智能分析方法的基本原理,并通过具体案例给出两种分析方法的实验结果,比较了各自的
【机 构】
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河南大学软件学院
【出 处】
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运筹与模糊学
【发表日期】
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2016年4期
【基金项目】
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河南省高等教育教学改革研究项目“大学计算机基础分级分类教学模式研究(2014SJGLX143)”
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