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基于遗传算法的模糊聚类分析

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模糊聚类分析法国和中国有什么不同？聚类 分析法国和中国有什么不同？聚类 分析按隶属范围可分为两类，一类叫硬聚类 算法，一类叫模糊 。当聚类涉及事物之间的界限模糊时，应使用模糊聚类分析的方法 。
【基于遗传算法的模糊聚类分析】
1、目前地震可以通过哪些方法预报地震学预测方法1 。前兆性地震活动:(1)地震活动增强 ， 平静；(2)震群活动；(3)前震活动；(4)诱发地震；(5)地震窗口；(6)地震震中的迁移；(7)相关地震；(8)地震活动的重复性 。二、地震空区和带:(1)地震空区；(2)地震带 。3.强震序列的类型与判断:(1)地震序列的类型；(2)层序类型的确定 。四、地震活动参数的应用:(1)N值(频率)；(2)b值；(3)地震指数(A(b)值)；(4)缺乏地震；(5)应变释放(能量释放)；(6)地震集中；(7)震群的U、K和ρ值；(8)地震活动的熵；(9)地震活动；(10)交流(Cn)值；(11)分形维数 。

2、大数据挖掘方法有哪些?直接数据挖掘:目标是利用可用的数据建立一个模型 ， 这个模型描述了剩余的数据和一个特定的变量(可以理解为数据库中表的属性，也就是列) 。间接数据挖掘:不在目标中选择具体变量，用模型描述；而是在所有变量之间建立一种关系 。数据挖掘方法神经网络方法神经网络由于其良好的鲁棒性、自组织性、适应性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据挖掘问题，因此近年来受到越来越多的关注 。

遗传 算法因其隐含的并行性和易于与其他模型结合而应用于数据挖掘 。决策树方法决策树是一种算法常用的预测模型 。它通过有目的地对大量数据进行分类 ， 发现一些有价值的潜在信息 。其主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模数据处理 。粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具 。粗糙集方法有几个优点:它不需要给出额外的信息；简化输入信息的表达空间；算法简单易操作 。

3、大数据挖掘方法有哪些直接数据挖掘:目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型描述了剩余的数据和一个特定的变量(可以理解为数据库中表的属性，也就是列) 。间接数据挖掘:不在目标中选择具体变量 ， 用模型描述；而是在所有变量之间建立一种关系 。数据挖掘的方法神经网络方法神经网络由于其良好的鲁棒性、自组织和自适应性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据挖掘问题，近年来受到越来越多的关注 。

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