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基于混合遗传算法的聚类模式的数据挖掘方法研究

专 业: 计算软件及理论
关键词: 数据挖掘 聚类模式 混合遗传算法 遗传重组算子 k-均值法 爬山法
分类号: P301.6  TP311
形 态: 共 63 页 约 41,265 个字 约 1.974 M内容
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内容摘要


数据挖掘是指在数据库中发现潜在的、人们感兴趣的关系及特征。

数据库中的知识发现的目标是:1抽取有趣的模式和特征,2抽象的表示数据的规律性,3对数据库按数据语义进行重组以提高数据库性能。

将数据进行聚类是为了在对数据分析之前先对其进行总结归类,是对关系型数据库进行数据挖掘的一种辅助技术。

聚类的任务是根据一定的标准将数据分组。

聚类的公式有许多,最常用的衡量数据间远近的标准是欧几里得距离。

在数据挖掘中通常使用基于重心的非谱系聚类方法。

这种方法处理离群值具有鲁棒性,而且有许多相应的寻求接近最优划分的启发算法。

对于此问题有许多可供参考的解决方法和提议,有些是启发式的,有些是确切的。

最常用的一种启发式算法是爬山法,这种方法可以保证获得局部最优。

遗传算法是一种寻求全局最优的优化技术。

该文将遗传算法同爬山法结合提出了一种混合遗传算法……

全文目录


文摘
英文文摘
引言
1文献综述
1.1数据挖掘技术概述
1.1.1支持数据挖掘技术的基础
1.1.2从商业数据到商业信息的进化
1.1.3数据挖掘逐渐演变的过程
1.2数据挖掘的定义
1.2.1技术上的定义及含义
1.2.2商业角度的定义
1.2.3数据挖掘与传统分析方法的区别
1.3数据挖掘的研究历史和现状
1.3.1研究历史和现状
1.3.2国内现状
1.3.3业界观点
1.4数据挖掘的研究方向和任务
1.5数据挖掘的功能和常用技术
1.6数据挖掘的流程
1.7数据挖掘未来研究方向
2遗传算法
2.1遗传算法简介
2.1.1遗传算法概要
2.1.2遗传算法的运算过程
2.2遗传算法的特点
2.3遗传算法的发展
2.4遗传算法的研究方向
3聚类
3.1聚类
3.2聚类分析的方法
3.3动态聚类
3.4聚类分析在数据挖掘中的应用
4混合遗传算法
4.1混合遗传算法的思想
4.2混合遗传算法的基本构成原则
5算法设计与实现
5.1遗传算法设计
5.2遗传算法的具体实现
5.2.1遗传算法描述
5.2.2遗传算法同k-均值法的比较
结论
参考文献

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中图分类: > P301.6 > 天文学、地球科学 > 地球物理学
其他分类: > TP311 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程

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