[1]王园园 倪志伟 赵裕啸 伍章俊.基于决策树的模糊聚类评价算法及其应用[J].计算机技术与发展,2009,(09):232-235.
　WANG Yuan-yuan,NI Zhi-wei,ZHAO Yu-xiao,et al.Fuzzy Clustering Evaluation Algorithm Based on Decision Tree and Application[J].,2009,(09):232-235.
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基于决策树的模糊聚类评价算法及其应用()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年09期
页码:
232-235
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Fuzzy Clustering Evaluation Algorithm Based on Decision Tree and Application
文章编号:
1673-629X（2009）09-0232-04
作者:
王园园1; 2 倪志伟1; 2 赵裕啸1; 2 伍章俊1; 2
[1]合肥工业大学管理学院[2]合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
Author(s):
WANG Yuan-yuan;  NI Zhi-wei;  ZHAO Yu-xiao ; WU Zhang-jun
[1]Sebool of Management, Hefei University of Teehnology[2]Ministry of Education Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision- Making
关键词:
聚类; 模糊评价; 决策树; 客户细分
Keywords:
clustering;  fuzzy evaluation;  decision tree;  customer segmentation
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
评判聚类结果的有效性是一个复杂问题。文中提出一种基于决策树的模糊聚类评价算法，证明了决策树过程实际上就是一种模糊聚类评价过程，因此能够使用决策树算法来评价聚类结果的好坏，并在此基础上提出一个新的定理。通过UCI中已经有准确聚类个数的数据来验证算法有效性，在实验中首先使用K—means聚类算法得到不同聚类结果，再使用决策树中的C5．0算法来评价各种聚类结果，得到的最优聚类结果与UCI数据原有的聚类结果接近，证明了算法的实用性。最后给出算法在证券行业客户细分中的应用实例
Abstract:
The evaluation of clustering result is a comprehensive problem. Proposed a new clustering evaluation algorithm based on decision tree,it verified the decision tree algorithm actually was a fuzzy clustering evaluation process,so it can use decision tree al

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备注/Memo

备注/Memo:
国家高技术研究发展计划（863）（2007AA04Z116）;国家自然科学基金（70871033）王园园（1984-），女，硕士研究生，研究方向为数据挖掘与数据流；倪志伟，教授，博士生导师，研究方向为人工智能，机器学习
更新日期/Last Update: 1900-01-01