网格平台下模糊积分分类挖掘算法的实现  

Implementation of Fuzzy-integral Classified Data Mining Based on Grid

作　　者：荣秋生[1] 谭勇[2] 

机构地区：[1]湖南文理学院计算机科学与技术系,湖南常德415000 [2]湖北民族学院信息工程学院,湖北恩施445000

出　　处：《湖北民族学院学报（自然科学版）》2006年第4期391-393,共3页Journal of Hubei Minzu University(Natural Science Edition)

基　　金：湖南省教育厅重点项目资助(04A037)

摘　　要：为了拓展算法的应用领域,降低算法的复杂性,提高分类器的性能,提出了网格平台下的模糊积分分类数据挖掘,依据模糊积分的概念,应用隶属度矩阵来确定模糊积分密度,再对分类器集成,对网格中采集的原始数据进行处理,实验证明用该集成方法所构成的分类系统能明显提高分类器的性能.In order to develop the application area, reduce the complexity for the algorithm and improve the capability of classifier demonstrably, we present a method of fuzzy - integral classified data mining based on grid. With the conception of the fuzzy integral and membership degree matrix, we ascertain the fuzzy integral density, and integrate the classifier. We can manage the primary data of the Grid. The experiments show that this algorithm can improve the capability of classifier considerably.

关 键 词：网格 模糊积分 隶属度矩阵 分类 数据挖掘 

分 类 号：TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]