基于混合属性大数据的模糊聚类算法研究  

作　　者：吴燕萍[1] 杜淑峰 

机构地区：[1]杭州医学院 [2]浙江大华系统工程有限公司

出　　处：《区域治理》2020年第25期242-242,共1页REGIONAL GOVENANCE

基　　金：2018年浙江省教育厅一般科研项目《基于混合属性大数据的模糊聚类算法研究》(Y201840674);2019年浙江省医药卫生科技计划青年人才计划《基于FCM-CBR混合智能技术的原发性头痛辅助诊断方法研究》(2019RC146);浙江省教育厅“十三五”人才培养第二批教学改革研究项目(jg20190547),全国教育信息技术研究2018年度青年课题(186140084)。

摘　　要：聚类分析作为无监督学习的一种,用于将数据对象集划分为固定数目类别,传统聚类分析一般被定义为硬划分。本文针对混合属性数据特点,运用传统模糊聚类算法处理数值和分类属性的混合数据,以探索验证算法的有效性,扩充模糊聚类算法的应用领域。

关 键 词：模糊聚类 大数据 

分 类 号：D[政治法律]