【摘 要】
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数据挖掘是当前很多领域的一个研究热点,引起了大量研究人员的关注.具体研究了基于目标函数的模糊聚类算法(FCM)[1],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的制作中.
【机 构】
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厦门大学,信息科学与技术学院模式识别与智能系统研究所,厦门,361005
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数据挖掘是当前很多领域的一个研究热点,引起了大量研究人员的关注.具体研究了基于目标函数的模糊聚类算法(FCM)[1],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的制作中.
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