fuzzy cluster analysis的意思|示意

美 / ˈfʌzi: ˈklʌstə əˈnæləsis / 英 / ˈfʌzi ˈklʌstɚ əˈnælɪsɪs /

模糊聚类分析

fuzzy cluster analysis的用法详解

英语单词fuzzy cluster analysis（模糊聚类分析）是一种数据挖掘技术，用于从海量数据中发现有用的信息，摸索出数据之间的联系，并帮助用户领会数据的内在关联。模糊聚类分析的定义是：“通过识别出数据集中的聚类模式，将不同的数据点归类为相似的组，以帮助理解和解释大规模数据的过程。”

模糊聚类分析可以使用不同类型的聚类算法，如K-均值聚类、模糊C均值聚类、迭代欧几里得聚类和层次聚类。这些算法都是以某种方式计算数据指标之间的相似性，从而解释数据集中存在的模式。

模糊聚类分析可用于各种实际问题中，比如：市场营销分析、金融分析、商业分析等。它可以用来帮助用户更好地掌握数据，做出更准确的决策。例如：模糊聚类分析可以分析客户的消费行为，以便于采取合适的营销策略；它可以分析投资者的风险偏好，以便提供适合他们投资的理财产品；它可以帮助发现价格敏感型客户，以便为他们提供优惠，等等。

总而言之，模糊聚类分析是一种有效的数据挖掘技术，可以从海量数据中发现有用的信息，并帮助用户对数据做出准确的分析。