一种基于粗集的模糊聚类算法及应用的研究

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1、华中师范大学硕士学位论文一种基于粗集的模糊聚类算法及应用的研究姓名：李文凤申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：王林平20080501⑨颂士学位论交埘鸲嚣T圈妒嚣THESIS中文摘要数据挖掘技术是近几年国内外迅速发展起来的一门交叉学科，是利用数据库、统计学、人工智能与机器学习等学科的技术对大量数据进行处理，提取隐含其中的、人们事先不知道的潜在有用信息和知识的过程。已经广泛被应用于农业生产、金融保险、国防等领域。聚类用于从数据集中找出相似的数据并组成不同的组，聚类分析是数据挖掘的～项重

2、要内容。有很多方法可以使数据分类，公认的方法包括基于划分的算法、基于分层的算法及基于网格和密度的算法。模糊聚类方法将模糊数学的理论应用于聚类分析，能有效处理边界模糊的数据分类，模糊聚类算法的出现与之前的硬聚类方法相比，更有现实意义。然而，由于数据库结构多样性的特点，到目前为止，没有任何一种聚类算法普遍适应于所有数据库。在应用中，大量的聚类分析任务都需要特定算法来完成。传统的模糊聚类算法虽然能处理大量边界模糊聚类问题，但仍存在不少问题。本文针对模糊聚类中存在的问题，通过对模糊聚类新算法的对比研究，

3、作了如下工作：首先，介绍数据挖掘和聚类分析的理论基础，并重点对模糊聚类方法FCM，NFWFCA进行分析对比。其次，详细的分析了聚类分析中的问题：指标冗余，指标权重以及敏感性问题等。这些问题导致聚类正确率下降，运行效率下降。再次，为了更加有效的解决这些问题，本文引入粗集理论。利用粗集理论中的属性约简方法对FCM算法进行改进，经过比较，看到改进后算法可以有效的提高其分类正确率，并对指标权重和敏感性问题也有所改善。最后，将改进的算法应用到信息检索系统，对信息检索系统检索结果进行重聚类，为高效信息检索系

4、统构建提供理论依据和科学方法。关键词：数据挖掘；粗集；模糊聚类分析；QFCM算法；Abstract11坨technologyofdataminingisacrosssll_bjectdevelopingr印idlydomestically纽doverse勰，nisaprocesstllatt0deal、Ⅳithand懿仃∞tml】【no、釉【info加谢on锄d1mowledge丘0ml鹕e蛐笛esby璐iIlgtllemeansof出她Iba∞，sta虹Stics，anificial血e11i

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