非线性积分及它们在数据挖掘中的应用

• 作者: 王震源 胡光华
• 来源期刊: 国外科技新书评介
• 学科: 数学
• 关键词: 非线性 数据挖掘 应用 积分 聚类模型 多目标决策 主成分分析 信息处理
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 页码范围: 23
• 页数: 1页
• 分类号: O172.2

摘要

在信息处理中，传统的聚类工具是加权平均，或者广义地说，是加权和。加权和本质上是定义在信息源集合上的勒贝格尔积分，是一个线性聚类模型。该线性模型已经被广泛地应用于信息融合和数据挖中，例如多重回归、多目标决策、分类、聚类、主成分分析（PCA）等。