基于模糊聚类的侦察数据分析方法  

Reconnaissance data classification method based on fuzzy clustering

作　　者：姚明海[1,2] 金喜子[1] 赵连朋[1,2] 王娜[1] 

机构地区：[1]东北师范大学计算机学院,吉林长春130117 [2]渤海大学,辽宁锦州121000

出　　处：《计算机工程与设计》2009年第2期404-407,共4页Computer Engineering and Design

摘　　要：利用模糊聚类方法对案件侦察数据进行了分析,解决了侦察数据自动聚类分析问题。重点探讨了侦察数据模型的建立和聚类过程,以及根据类密度均匀、类间有断裂层设计了一个隶属度函数,从而确立了数据对象的隶属关系,并给出了一个具体的模糊聚类算法。该方法能够对侦察数据进行合理分类,分类效果比较明显。并且,在真实的刑事案件侦破过程中得到了应用,应用效果良好。Using fuzzy clustering method analysis the case reconnaissance data, the problem ofreconnaissance data automatically cluster is solved. The reconnaissance data model and clustering process is discussed, under the category uniform density and category fracture spacing has designed a membership function, sequentially identified data object affiliation and raise a specific fuzzy clustering algorithm.This method can reasonable classify to reconnaissance data and classified results more obvious. This method is applied in the real criminal cases detected process, applied results are very good.

关 键 词：数据挖掘 模糊聚类 侦察数据 聚类算法 隶属函数 

分 类 号：TP311.134.1[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]