【摘 要】
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聚类算法是数据挖掘技术中的一项重要分支技术。Java编写的Weka开源数据挖掘平台所集成的聚类算法数目和性能的不足,其聚类算法都是非此即彼的硬性聚类算法,不能满足实际生活
【基金项目】
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国家自然科学基金,项目编号：61472090, 广东省自然科学杰出青年,项目编号：S2013050014133, 广东省自然科学基金,项目编号：2015A030313486
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聚类算法是数据挖掘技术中的一项重要分支技术。Java编写的Weka开源数据挖掘平台所集成的聚类算法数目和性能的不足,其聚类算法都是非此即彼的硬性聚类算法,不能满足实际生活中的一些聚类问题。针对这个问题,文章采用一种基于Weka平台下嵌入模糊函数概念的FCM算法,并在FCM算法对样本聚类效果缺陷的基础上进行改进,即样本加权和离散系数的WDFCM算法,并再次对Weka进行二次开发。通过实验证明,WDFCM算法提高了样本的聚类精度,降低了计算时间,提高了聚类效果。
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