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一种基于内容的数据挖掘方法
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作者 刘翠翠 《长沙医学院学报》 2009年第1期49-52,共4页
决策离不开知识,从数据库中采掘知识是解决从大信息量中获取有用知识的有效途径。本文对当前的一些常用的数据挖掘方法,如神经网络、决策树、K-means聚类算法,粗集和模糊集理论等方法的研究现状进行了评述和总结。在此基础上提出了一种... 决策离不开知识,从数据库中采掘知识是解决从大信息量中获取有用知识的有效途径。本文对当前的一些常用的数据挖掘方法,如神经网络、决策树、K-means聚类算法,粗集和模糊集理论等方法的研究现状进行了评述和总结。在此基础上提出了一种基于内容的数据挖掘算法,它是两阶段检索技术,再加上粗集,近似匹配(模糊集理论),K-means聚类等数据挖掘方法以及用户反馈机制等相结合的算法。最后本文还指出了数据挖掘的未来发展前景。 展开更多
关键词 数据挖掘 K-MEANS聚类算法 基于内容的数据挖掘 两阶段检索技术
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