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基于神經網絡的聚類方法研究_胡偉
數據挖掘（Data Minging， DM）是指從大型數據庫中提取人們感興趣的知識，并且這些知識往往是隱含的，且包含有潛在應用的價值。更準確地說，數據挖掘就是從數據中抽取模式、關聯、變化、異常和有意義的結構，數據挖掘的主要價值在于利用數據挖掘技術改善預言模型。廣義地講，數據挖掘是從巨大的數據體系或數據庫里提煉出人們感興趣的東西， 或者說從龐大的觀察數據集中提煉并分析出不能輕易察覺或者斷言的關系， 從而得到一個可以理解的、有用的結論。聚類作為一種典型的數據挖掘方法，一直以來都是人工智能領域的一個研究熱點，被廣泛地應用于人臉識別、股票分析、搜索引擎、生物信息學等各類領域當中。聚類就是將樣本分配到不同的類的過程。一般地，要求在聚類的結果中，同一個類別中的對象要有較大的相似性，而不同類別的對象要有較大的相異性。聚類分析的目標就是在相似的基礎上手機數據來進行分類。聚類來源于很多學科領域，包括：數學、計算機科學、統計學、生物學和經濟學等。在不同的領域中， 都有適用于該領域的聚類技術， 并被用來衡量數據之間的相似性。
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