基于云模型的模糊数据挖掘研究与应用

• 作者: 党辉 潘丽娜 王治和
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 云模型 隶属度 模糊概念 特征因子 定性与定量转换
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 870-872
• 页数: 3页
• 分类号: TP311

摘要

针对目前各领域数据的复杂性、概念边界的模糊性、需求的不确定性,该文提出了一种基于云模型的模糊数据挖掘分析方法,采用了云模型在定性语言值和定量数值之间的不确定转换模型,为定性与定量相结合的数据处理分析提供了有力的手段。其中包括：对数据进行概念和特征的模糊识别;建立隶属云模型,刻画数字特征;通过统计、计算、分析得到实际需求的分类信息。实验结果表明了该分析方法能在大量的复杂数据空间中挖掘出有价值的信息,符合实际应用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王治和	西北师范大学计算机科学与工程学院	78	356	10.0	14.0
2	党辉	西北师范大学计算机科学与工程学院	4	26	3.0	4.0
3	潘丽娜	西北师范大学计算机科学与工程学院	5	29	3.0	5.0