基于自适应聚类的数据预处理算法I  

DATA PRE-PROCESSING ALGORITHM I BASED ON SELF-ADAPTED CLUSTERING

作　　者：陈莉[1] 焦李成[1] 

机构地区：[1]西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室

出　　处：《计算机应用与软件》2005年第3期28-29,47,共3页Computer Applications and Software

基　　金：国家"863"项目 (No .863- 30 6- 0 6- 0 6);陕西省自然科学基金 (No .98x1 1 );陕西省教育厅重点科研计划项目 (No .0 0JK0 1 5 )资助

摘　　要：提出了KDD的一种逻辑模型。以数据库或数据仓库中的数据为例 ,根据先验知识或可能的挖掘目标 ,利用SQL命令滤除无关属性 ,形成基于某种概念分层的归纳数据库或汇总数据库。针对数据库中的属性 ,利用非监督学习算法 ,获取相应聚类 ,从而形成面向任务的目标数据子集 。Preprocess data is one of the key factors of success in data mining.KDD model is put forward,which is combined KDD with database or data warehouse.By self-adapted parallel optimal algorithm with database theory,data preprocess algorithm is performed.The basic idea is that we use neural network form self-adapted clustering based on distance,and to get objective subset.Simulation shows that this algorithm is validity.This algorithm can be used to data preprocessing of classification,cluster,association rule mining and can be generalized different data type.

关 键 词：数据库 知识发现 自适应聚类 数据预处理算法 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]