1. 您所在位置：
  2. 网站首页
  3. 文档分类
  4. 计算机
  5. 数据挖掘与模式识别

探索模糊C-均值聚类算法的优化路径与数据挖掘应用新范式.docx

探索模糊C-均值聚类算法的优化路径与数据挖掘应用新范式.docx

    1. 1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
    2. 2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
    3. 3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
    查看更多

    探索模糊C-均值聚类算法的优化路径与数据挖掘应用新范式

    一、引言

    1.1研究背景与动机

    在信息技术飞速发展的今天，数据规模呈爆炸式增长，数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，其重要性不言而喻。聚类分析作为数据挖掘的核心任务之一，旨在将数据对象划分成不同的簇，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇间的对象具有较大的差异性。它在诸多领域，如机器学习、图像处理、生物信息学、市场营销等，都发挥着至关重要的作用，为数据分析和决策提供了有力支持。

    模糊C均值聚类算法（FuzzyC-MeansClusteringAlgorithm，FCM）是一种基于模糊理论的聚类算法，它允许

    您可能关注的文档

    最近下载

    文档评论（0）

    zhiliao + 关注
    实名认证
    内容提供者

    该用户很懒，什么也没介绍

    咨询Ta 进入空间

    1亿VIP精品文档

    更多 >

    相关文档

    更多 >