基于模糊聚类的数据挖掘方法与应用
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ｇｒｐ ｃ ｔ ｅ ｌ ｎ ｈ ｅ ｓｂｉ ｔ ｆｄ ｔ ｎｎｇｈａ ｅ ｔｓｅ ｙ ｅ ｐ ｒｍ ｅ ｔ ｕ ｃ ｓｆ ｌｙ． ａ ｈｉｓｄａａ ｄ ａｉ ａ ｄ ｔｅｆ ａ ｉ ｌ ｙ ｏ ａｍｉ ｉ ｄｂｅ ｎ ｔｄｂ ｘ ｅ ｎｇ ｉ ａ ｅ ｉ ｎｓｓ ｃ ｅ ｓｕ ｌ Ｋｅ ｒ ： ｔ ｎｎｇ ｆ ｚ ｙ ｃｕ ｔｒｎ ｇ ｉ ｇｅ ｏ ｃｈ ｓｏｇ ａ ． ｙ ｗｏ ｄｓ ｄａａｍｉ ｉ ； ｕ ｚ ｌｓｅ ｇ； ｒｄ： ｏｌｇｉ ｉｔ ｒ ｍ ｉ
数 据 挖掘 技 术是 人们 长期 对 数据 库 技 术进 行研
定义 ２ ：设 ｕ ， 是两个 论域 ，Ｕ ×Ｖ 的 挖掘 的过 程 大致 包括 数 据样 个 Ｆ ｚｙ集 Ｒ ∈Ｆ （ ×Ｖ ） 都 称为 Ｕ ×Ｖ 之 间的 ｕｚ Ｕ 本 的选择 、数据 的初 级分析 和 建立数 学 ／统计 模 型 。 Ｆ ｚｙ关 系， 即： ： ×Ｖ 一 【， 】 （， ｕｚ Ｕ ０ １ Ｕ ｖ） ｏ 【 保 证数 据挖 掘成 功 有以 下关 键 因素 ：（ ）准 确地 定 （ ， １ Ｕ ｖ）其 中 （ ， Ｕ ｖ） 称为 Ｕ和 ｖ关于 Ｒ的关 系强 当Ｕ＝Ｖ时 ，称 Ｒ为 ｕ 上的 Ｆ ｚ ｙ关系 。 ｕｚ 一般的 ， 义 你所 要 解决 的 问题 ，定位 准确 的 问题 通 常会 带 来 度 ， 最 好的 回报 ；（ ）使用 正确 的数据， ２ 你需 要对数 据做 对于有 限论Ｕ＝｛ ｌ ｕ ， ａ ） Ｖ＝｛ ｌｖ２ …， ｍ ） ｕ ， ２ …， ｎ ， ｖ ， ， ｖ
有 效 的数据 整 合和转 换 ； （ ３）建立 并 发现 好 的模 型 之 间的 Ｆ ｚ ｙ关系 Ｒ 用 ｎ×ｍ 的 Ｆ ｚｙ矩阵 Ｒ表示 ｕｚ ｕｚ
理 论 ，可 以建立 的模型是 无穷 无尽的 ， 关键在于 怎 么 为 ：Ｒ＝（ｆ ，其 中 ｒ （ ｆ ｆ。 ｒ ｊ ） ｕ ＝ ｕ， ｆ Ｖ） 定义 ３ ：称 Ｆ ｚｙ关系 Ｒ ∈Ｆ （ ×Ｖ ）为 Ｕ上 ｕｚ Ｕ 区分什 么模 型是 好的 ，如 何发现 最 好 的模 型 。
验证 。
父 键 ： 数 据 挖 掘 ；模 糊 聚 类 ； 网格 ；地 质 柱 状 图
中 ｆ 分类 ： Ｔ ３ １ ｛ ｝ １ Ｐ ９
文献 标 ｉ码 ：Ａ ； ：
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｐ ｅ ｅ ｉ ｆ ｔ ｉ ｎ ｅ ｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｚ ｌ ｔ ｒｎｇ ｓ ａ ｃ ｎｄｉ ｌｍ ｎｔｎｇｏ ａ ｍ ｎｉ ｇ ｍ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｆ ｚ ｙ ｃｕｓｅ ｉ ｍ ｄａ
Ａｂｓｒ ｔ Ｓｙ ｔｍ ｌ ｔｒｎ ｄｍｅｌｏ ｆｌａ ｔ ｓａ ｃ ， ａｇ ｓ ｉｔｎ ｅ ｂａｙ ｅ ｔｒｄ ｓａ ｃ ， ｌ ｓａ ｅａ ｅｄｉｔｎ ｅ ａ ｄＳ ｔａｃ ： ｓｅ ｃｕｓｅ ｉｇｈａ ｔｌｄｓｏ ｓ ｔｎ ｅ ｌｒ ｅ ｔｄｓａ ｃ ， ｒ ｅ ｎｅ ｉｔｎ ｅ ｃａ ｖ ｒｇ ｓａ ｃ ， ｎ Ｏ ｅ ｄｉ ｓ ｏ Ｔｈ ｓ ｅｈ ｄ ｎ． ｅ ｅｍ ｔｏ ｓｗｅ ｅｃ ｕ ｔｒｄｂ ｒ ｌ ｓ ｅ ｙｄｉｔｎ ｅｂ ｔ ｅ ｌ ｓａ ｄｃａ ｓ ｂｕ ｉ ｅ ｕ ｔ ｓ ｎｏ ｕ ｉ ｅｕ ｅ ｏ ｅｃ ｓ ｓ ｔ ａ ｕ ｅ ｅ ｓａ ｃ ｅｗｅ ｎｃａ ｓ ｎ ｌｓ ， ｔｔ ｒ ｓ ｌ Ｗａ ｓ ｔ ｎｑｕ ｎｄ ｒｓ ｍ ａ ｅ ，Ｉｗ ｓ ｓｄ
维普资讯
ｌ 岱 ４ ７
Ｖ ０ ．７ ＮＯ． １１ ４
团
ＲＲＮＶＰＴ ＥＣＤ究开 ＳＩ ｌＥ ＥＩＤ 发 Ａ 研与Ｎ ＡＥ０ ＥＭ
文章编 ｒ：１０ —４ １（ｏ ８ ４０ １—４ ｊ ０ ５８５ ２ ｏ ）０ —０ ３０
基于模糊聚类 的数 据挖掘方法 与应用
１ 揆 糊 聚 类的 仃 父 概 念
下 面首 先 给 出有关 的 模糊 聚 类 概念 …：
的一个 Ｆ ｚ ｙ等价关 系， ｕｚ 如果满 足 ： （ ）自反性 ： ∈Ｕ — ｌ Ｕ Ｕ １ Ｖｕ Ｚ ， ）＝１ （ ｌ
（ ）对称性 ： ｚ ２ Ｖｔ ， ｖ∈Ｕ一 （’ ＝ｌ ｖ Ｕ ； １ｖ） Ｚ ，） ｌ Ｒ（
ＯＵ Ｙ ＡＮＧ —ｅ ＨＵＡＮＧ ｎ Ｘｉ ． ｄ Ｄｉ Ｌｏ ｇ （ ｌ ｇ ｆ ｎｏｍａｉｎＥ ｇｎ ｅ ｎ ， ｅ ｇ ｕＵｎｖ ｒｉ ｆ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｃｈ ｎ ｄ ６ ０ ５ ， ｉａ Ｃｏｌ ｅｏ ｆ ｒ ｔ ｎ ｉｅ ｒ ｇＣｈ ｎ ｄ ｉｅｓｔ ｏ ｃ ｎ ｌｇ ， ｅ ｇ ｕ ｅ Ｉ ｏ ｉ ｙ Ｔ １ ０ ９ Ｃｈｎ ）
欧 阳喜德 ，黄 地 龙
（ 成都理 工 大学 信 息工程 学院，成都 ６ ０ ５） １ ０ ９
摘 要 ： 系统 聚 类 法 中 常 用 的 是 最 小 距 离法 、 最 大 距 离 法 、 重 心 距 离法 和 类平 均 距 离 法 等 ，这 些 方 法
都是定 义一种 类与类之 间的距 离来进行 聚类的 ，但在有些情 况下其聚类结 果不唯 一。利 用模糊 关 系矩阵 ，给 出一种新 的基 于模糊 聚类的 方法 ，并 将这 些技 术应 用到处理 地质 图型数据 的数据挖 掘工作 中 ，得 到可行性
ｆ ｚ ｙｍａ ｘａ ｄ ｐ ｅ ｔｄ ａｋ ｎ ｆ ｕ ｚ ｌ ｓ ｒ ｇｍｅ ｏ ． ｈ ｓ ｃ ｎ ｌｇ ｅ ｒ ｐ ｌ ｄ ｉｔ ａ ａｍｉ ｉ ｇｏ ｅ ｌｇ ｃ ｕ ｚ ｒ ｎ ￣ｓ ｎ ｉ ｄｏ ｚ ｙ ｃｕ ｔｉ ｔ ｄ Ｔ ｅ ｅｔ ｈ ｏｏ ｉｓ ｅ ｆ ｅｎ ｈ ｅ ｗｅｅａ ｐ ｉ ｏｄ ｔ ｎｎ ｆ ｏ ｏ ｉ ｅ ｎ ｇ
数 据 挖掘 技 术是 人们 长期 对 数据 库 技 术进 行研
定义 ２ ：设 ｕ ， 是两个 论域 ，Ｕ ×Ｖ 的 挖掘 的过 程 大致 包括 数 据样 个 Ｆ ｚｙ集 Ｒ ∈Ｆ （ ×Ｖ ） 都 称为 Ｕ ×Ｖ 之 间的 ｕｚ Ｕ 本 的选择 、数据 的初 级分析 和 建立数 学 ／统计 模 型 。 Ｆ ｚｙ关 系， 即： ： ×Ｖ 一 【， 】 （， ｕｚ Ｕ ０ １ Ｕ ｖ） ｏ 【 保 证数 据挖 掘成 功 有以 下关 键 因素 ：（ ）准 确地 定 （ ， １ Ｕ ｖ）其 中 （ ， Ｕ ｖ） 称为 Ｕ和 ｖ关于 Ｒ的关 系强 当Ｕ＝Ｖ时 ，称 Ｒ为 ｕ 上的 Ｆ ｚ ｙ关系 。 ｕｚ 一般的 ， 义 你所 要 解决 的 问题 ，定位 准确 的 问题 通 常会 带 来 度 ， 最 好的 回报 ；（ ）使用 正确 的数据， ２ 你需 要对数 据做 对于有 限论Ｕ＝｛ ｌ ｕ ， ａ ） Ｖ＝｛ ｌｖ２ …， ｍ ） ｕ ， ２ …， ｎ ， ｖ ， ， ｖ
有 效 的数据 整 合和转 换 ； （ ３）建立 并 发现 好 的模 型 之 间的 Ｆ ｚ ｙ关系 Ｒ 用 ｎ×ｍ 的 Ｆ ｚｙ矩阵 Ｒ表示 ｕｚ ｕｚ
理 论 ，可 以建立 的模型是 无穷 无尽的 ， 关键在于 怎 么 为 ：Ｒ＝（ｆ ，其 中 ｒ （ ｆ ｆ。 ｒ ｊ ） ｕ ＝ ｕ， ｆ Ｖ） 定义 ３ ：称 Ｆ ｚｙ关系 Ｒ ∈Ｆ （ ×Ｖ ）为 Ｕ上 ｕｚ Ｕ 区分什 么模 型是 好的 ，如 何发现 最 好 的模 型 。
验证 。
父 键 ： 数 据 挖 掘 ；模 糊 聚 类 ； 网格 ；地 质 柱 状 图
中 ｆ 分类 ： Ｔ ３ １ ｛ ｝ １ Ｐ ９
文献 标 ｉ码 ：Ａ ； ：
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｐ ｅ ｅ ｉ ｆ ｔ ｉ ｎ ｅ ｈ ｄ ｂ ｓ ｄ ｏ ｕ ｚ ｌ ｔ ｒｎｇ ｓ ａ ｃ ｎｄｉ ｌｍ ｎｔｎｇｏ ａ ｍ ｎｉ ｇ ｍ ｔ ｏ ａ ｅ ｎ ｆ ｚ ｙ ｃｕｓｅ ｉ ｍ ｄａ
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团
ＲＲＮＶＰＴ ＥＣＤ究开 ＳＩ ｌＥ ＥＩＤ 发 Ａ 研与Ｎ ＡＥ０ ＥＭ
文章编 ｒ：１０ —４ １（ｏ ８ ４０ １—４ ｊ ０ ５８５ ２ ｏ ）０ —０ ３０
基于模糊聚类 的数 据挖掘方法 与应用
１ 揆 糊 聚 类的 仃 父 概 念
下 面首 先 给 出有关 的 模糊 聚 类 概念 …：
的一个 Ｆ ｚ ｙ等价关 系， ｕｚ 如果满 足 ： （ ）自反性 ： ∈Ｕ — ｌ Ｕ Ｕ １ Ｖｕ Ｚ ， ）＝１ （ ｌ
（ ）对称性 ： ｚ ２ Ｖｔ ， ｖ∈Ｕ一 （’ ＝ｌ ｖ Ｕ ； １ｖ） Ｚ ，） ｌ Ｒ（
ＯＵ Ｙ ＡＮＧ —ｅ ＨＵＡＮＧ ｎ Ｘｉ ． ｄ Ｄｉ Ｌｏ ｇ （ ｌ ｇ ｆ ｎｏｍａｉｎＥ ｇｎ ｅ ｎ ， ｅ ｇ ｕＵｎｖ ｒｉ ｆ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｃｈ ｎ ｄ ６ ０ ５ ， ｉａ Ｃｏｌ ｅｏ ｆ ｒ ｔ ｎ ｉｅ ｒ ｇＣｈ ｎ ｄ ｉｅｓｔ ｏ ｃ ｎ ｌｇ ， ｅ ｇ ｕ ｅ Ｉ ｏ ｉ ｙ Ｔ １ ０ ９ Ｃｈｎ ）
欧 阳喜德 ，黄 地 龙
（ 成都理 工 大学 信 息工程 学院，成都 ６ ０ ５） １ ０ ９
摘 要 ： 系统 聚 类 法 中 常 用 的 是 最 小 距 离法 、 最 大 距 离 法 、 重 心 距 离法 和 类平 均 距 离 法 等 ，这 些 方 法
都是定 义一种 类与类之 间的距 离来进行 聚类的 ，但在有些情 况下其聚类结 果不唯 一。利 用模糊 关 系矩阵 ，给 出一种新 的基 于模糊 聚类的 方法 ，并 将这 些技 术应 用到处理 地质 图型数据 的数据挖 掘工作 中 ，得 到可行性
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