文献类型：期刊文章

作　　者：郑世明[1,2] 苗壮[1] 宋自林[1] 高志年[2]

机构地区：[1]解放军理工大学指挥自动化学院,江苏南京210007 [2]南京陆军指挥学院,江苏南京210089

出　　处：《解放军理工大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家863计划资助项目(2007AA01Z126)

年　　份：2012

卷　　号：13

期　　号：1

起止页码：22-26

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、EI(收录号：20121114853213)、IC、INSPEC、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：因特网上的数据规模大、动态性强,通常发现的知识或规则很可能是不精确和不完备的。为了克服以上不足,引入模糊理论,通过寻找模糊相似上近似集进行合理聚类,在确定聚类数目的过程中,利用平均信息熵进行最佳聚类。同时将模糊聚类算法嵌入WEKA平台,利用WEKA中的类和可视化功能,扩充了WEKA中的聚类算法。实验表明,算法对含有噪声的、分布不规则的大数据集具有很高的精度和收敛速度。

关 键 词：模糊集 数据挖掘 模糊聚类 相似上近似  WEKA 聚类算法

分 类 号：TP311]