导读:本文包含了多隶属聚类论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:频繁,数据挖掘,事务,项目,数据,论文,聚类。
多隶属聚类论文文献综述
范全润[1]（2004）在《基于连接的事务数据的多隶属聚类算法》一文中研究指出本文提出了一种基于连接的事务数据的多隶属聚类算法MCBL。并给出了该算法的一个实现实例。(本文来源于《楚雄师范学院学报》期刊2004年06期）
范全润,田林[2]（2004）在《基于频繁项目集的多隶属聚类算法》一文中研究指出通过分析目前的聚类算法 ,提出了多隶属聚类的概念 ;提出了一种基于频繁项目集的多隶属聚类算法 ,该算法能产生事务型数据的多隶属聚类(本文来源于《楚雄师范学院学报》期刊2004年03期）
范全润[3]（2003）在《事务数据的多隶属聚类问题研究》一文中研究指出聚类是将数据分组成为簇或类，使得处于同一个簇中的数据之间相似度较高，而处于不同簇的数据之间差别较大。人们对于聚类问题已经进行了深入的研究，提出了很多的算法来解决各种各样的聚类问题。目前的算法大体上可以分为两类，一类是硬聚类，在硬聚类中，一个数据元素只能属于一个簇。另外一类聚类是模糊聚类，在模糊聚类中，一个数据元素可以同时属于多个簇，对于每一个簇有一个相应的隶属度，其值介于0和1之间。通过将数据归大隶属度值最大的簇，模糊聚类也可转化为硬聚类。 然而，在一些聚类问题中，一个数据元素是可以同时属于多个类或簇的，而且对于每一个类或簇，其隶属度的值均可为1。 本研究把这一类问题称为多隶属聚类问题。对于数据型数据，现有的模糊聚类算法也能加以解决，但对于事务属性数据或分类属性数据的多隶属聚类问题，目前尚无相关研究。 本研究针对事务属性数据的多隶属聚类问题，提出了叁种算法，分别是基于频繁项目集的多隶属聚类算法、基于小项大项比的多隶属聚类算方法以及基于连接的多隶属聚类算法。对于分类属性数据，在进行变换后，也能用这叁种聚类方法产生多隶属聚类。(本文来源于《西北大学》期刊2003-04-01）
多隶属聚类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
通过分析目前的聚类算法 ,提出了多隶属聚类的概念 ;提出了一种基于频繁项目集的多隶属聚类算法 ,该算法能产生事务型数据的多隶属聚类
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多隶属聚类论文参考文献
[1].范全润.基于连接的事务数据的多隶属聚类算法[J].楚雄师范学院学报.2004
[2].范全润,田林.基于频繁项目集的多隶属聚类算法[J].楚雄师范学院学报.2004
[3].范全润.事务数据的多隶属聚类问题研究[D].西北大学.2003
论文知识图
