【摘 要】
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该文主要研究模糊技术在KDD以下领域中的应用:1)聚类分析.提出了一种结合采样技术和遗传算法的模糊聚类算法SAFGO.实验表明,SAFGO可以解决传统方法存在的时间性能不佳和容易
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该文主要研究模糊技术在KDD以下领域中的应用:1)聚类分析.提出了一种结合采样技术和遗传算法的模糊聚类算法SAFGO.实验表明,SAFGO可以解决传统方法存在的时间性能不佳和容易陷入局部极小值等问题.2)分类和决策.给出了一种由模糊聚类自动导出分类和决策规则的方法,该方法结合模糊集和粗糙集理论,可以方便地构造规则集和对规则集进行简化.3)关联规则知识发现.基于模糊集的相关概念和模糊聚类技术,给出了一种模糊量化关联规则挖掘算法.该算法使用模糊聚类方法对连续值属性进行模糊划分,将其转化为模糊隶属度矩阵,然后对矩阵进行扫描,找出频繁项集,最后生成关联规则.挖掘结果表明,模糊规则能更有效地表达原始数据所要传递的信息.在研究工作的基础上,开发设计了一套知识发现软件MultiMiner.MultiMiner可以实现知识发现的一个完整过程,具有动态访问数据库,界面友好、操作方便、可视化结果表示等特点,可以完成模糊聚类、模糊关联规则、决策表化简等知识发现任务,是一个具有初步实用性的知识发现工具.
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