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研究基于目标函数的模糊聚类算法，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制作的前期分析工作中。
基于数据挖掘平台的模糊聚类算法及应用研究
【摘 要】
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研究基于目标函数的模糊聚类算法，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
【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
【出 处】
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厦门理工学院学报
【发表日期】
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2006年2期
【基金项目】
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2005国家杜科基金资助项目（05BSH049）,厦门大学“985”二期信息化平台资助项目.
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