粒度計(jì)算在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究

定　價(jià)：￥25.00

作　者：	張霞著
出版社：	中國物資出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘

購買這本書可以去

ISBN：	9787504736468	出版時(shí)間：	2011-07-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	153	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　張霞的這本《粒度計(jì)算在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究》對模糊粒度計(jì)算在文本軟聚類中的應(yīng)用進(jìn)行了深入研究，提出了一種基于模糊粒度計(jì)算的聚類方法，并且利用該聚類方法對K-means算法進(jìn)行了優(yōu)化?；谀：６扔?jì)算的聚類是通過歸一化的距離函數(shù)將聚類問題映射到距離空間，調(diào)節(jié)粒度產(chǎn)生對文本集合D的動態(tài)聚類劃分。動態(tài)聚類既可以作為一個(gè)單獨(dú)的聚類結(jié)果，也可以作為其他算法的一個(gè)預(yù)處理步驟。K-means算法是一種經(jīng)典的聚類算法，速度快、消耗資源小，但是算法對初始聚類中心點(diǎn)敏感，容易陷入局部最小值?！读６扔?jì)算在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究》將基于模糊粒度計(jì)算的聚類方法作為K-means算法的預(yù)處理步驟，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，這種預(yù)處理有效地消除了K-means算法的初始值敏感問題，優(yōu)化了K-means算法。

作者簡介

　　張霞，女，河北省石家莊市人。曾先后于蘭州商學(xué)院經(jīng)濟(jì)信息管理系獲得工學(xué)學(xué)士、北京科技大學(xué)信息工程學(xué)院獲得工學(xué)碩士。2004年師從尹怡欣教授，就讀于北京科技大學(xué)信息工程學(xué)院控制理論與控制工程專業(yè)，并于2009年6月獲工學(xué)博士學(xué)位。自1998年至今，在河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)從事計(jì)算機(jī)教學(xué)的工作。曾主持河北省教育廳科研計(jì)劃項(xiàng)目、河北省科學(xué)技術(shù)研究與發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目：參與河北省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目、河北省教育廳教改課題以及河北省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃辦公室等多項(xiàng)課題；發(fā)表近20篇核心期刊學(xué)術(shù)論文，其中4篇為EI收錄論文。主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、模式識別。

圖書目錄

1 緒論
1.1 課題背景和意義
1.2 課題研究內(nèi)容
1.3 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)
1.4 本書的邏輯結(jié)構(gòu)
2 文獻(xiàn)綜述
2.1 數(shù)據(jù)挖掘概述
2.2 粒度計(jì)算在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用
2.3 粒度計(jì)算數(shù)據(jù)挖掘研究中需要進(jìn)一步解決的問題
2.4 本書的研究內(nèi)容及特點(diǎn)
2.5 小結(jié)
3 基于模糊粒度計(jì)算的聚類
3.1 引言
3.2 模糊聚類分析
3.3 模糊粒度聚類基礎(chǔ)
3.4 基于模糊粒度計(jì)算的文本聚類
3.5 基于模糊粒度計(jì)算的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)劃分
3.6 基于模糊粒度計(jì)算的K-means優(yōu)化算法
3.7 小結(jié)
4 基于粒網(wǎng)絡(luò)生成規(guī)則的文本分類
4.1 引言
4.2 基于集合論的粒度分類基礎(chǔ)
4.3 基于規(guī)則的機(jī)器學(xué)習(xí)
4.4 基于粒度計(jì)算的分類
4.5 基于粒網(wǎng)絡(luò)生成規(guī)則的分類模型
4.6 基于粒網(wǎng)絡(luò)生成規(guī)則的文本情感分類
4.7 小結(jié)
5 基于信息粒度的不完備系統(tǒng)遺漏值補(bǔ)齊
5.1 引言
5.2 粗糙集理論基本概念
5.3 知識發(fā)現(xiàn)中的不完備信息問題
5.4 不完備信息系統(tǒng)
5.5 不完備信息系統(tǒng)粒度模型構(gòu)建
5.6 基于信息粒度的遺漏值補(bǔ)齊
5.7 決策規(guī)則的不確定性表示與度量
5.8 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
5.9 小結(jié)
6 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄
后記