基于模糊论的数据挖掘研究综述

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近年来,将模糊集理论应用到数据挖掘研究中成为数据挖掘领域的一个研究热点。为追踪其研究进展,探讨未来的研究方向,对模糊集理论在数据挖掘中的主要研究方向(聚类分析、关联挖掘、分类)进行了综述,主要阐述数据和模式的表示、模式相似性计算等关键问题。可以看出,充分利用模糊论强大的模糊数据建模功能,并且与其它智能化处理技术相结合,是当前这一领域研究的主流技术。指出了存在的若干问题,并对研究前景进行展望。
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