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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類方法研究_胡偉
數(shù)據(jù)挖掘（Data Minging， DM）是指從大型數(shù)據(jù)庫中提取人們感興趣的知識，并且這些知識往往是隱含的，且包含有潛在應(yīng)用的價值。更準確地說，數(shù)據(jù)挖掘就是從數(shù)據(jù)中抽取模式、關(guān)聯(lián)、變化、異常和有意義的結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)挖掘的主要價值在于利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)改善預言模型。廣義地講，數(shù)據(jù)挖掘是從巨大的數(shù)據(jù)體系或數(shù)據(jù)庫里提煉出人們感興趣的東西， 或者說從龐大的觀察數(shù)據(jù)集中提煉并分析出不能輕易察覺或者斷言的關(guān)系， 從而得到一個可以理解的、有用的結(jié)論。聚類作為一種典型的數(shù)據(jù)挖掘方法，一直以來都是人工智能領(lǐng)域的一個研究熱點，被廣泛地應(yīng)用于人臉識別、股票分析、搜索引擎、生物信息學等各類領(lǐng)域當中。聚類就是將樣本分配到不同的類的過程。一般地，要求在聚類的結(jié)果中，同一個類別中的對象要有較大的相似性，而不同類別的對象要有較大的相異性。聚類分析的目標就是在相似的基礎(chǔ)上手機數(shù)據(jù)來進行分類。聚類來源于很多學科領(lǐng)域，包括：數(shù)學、計算機科學、統(tǒng)計學、生物學和經(jīng)濟學等。在不同的領(lǐng)域中， 都有適用于該領(lǐng)域的聚類技術(shù)， 并被用來衡量數(shù)據(jù)之間的相似性。
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