基于模糊C均值聚类方法的长江流域主要城市水质分析

模糊C均值聚类是一种广泛应用的模糊聚类方法,本文利用该方法,对长江流域主要城市水质的检测数据进行聚类,并对三项污染指标的聚类结果进行合理的分析,得到了有效的结论,为以后更详细的水质数据分析奠定了基础

DB&IR System: A Survey

介绍了从DB、IR到DB&IR的发展历程；阐述了DB&IR系统的设计考虑因素；讨论了DB&IR系统的体系架构设计问题；介绍了DB&IR系统所采用的基于关键词的查询技术；最后总结并展望未来的研究方向。The development process from DB, IR to DB&IR is presented first, followed by the detailed description of the consideration factors for the design and architecture of DB&IR system. Then keyword search in DB&IR system is discussed. Finally, some future trends in this area are discussed.国家自然科学基金No. 5060401

The Applied Research Based on Clustering and C5 Decision Tree Classification Algorithm

知道某事物的样本数据却不知其类标号属性时，一般只能对样本集进行聚类分析，但是聚类的结果在很多情况下是无法直接解决问题的。相反决策树算法以高准确性和实用性著称，但是决策树的建立需要对拥有类标号属性的样本数据进行训练，而现实是很多事物的样本数据缺少所需要的类标号属性。如何将这两种类型的算法结合起来达到优势互补的目的，是本文探讨的重点。 本文的工作主要有以下几个方面： ①对决策树C5算法进行研究。利用SPSS软件根据泉州初中学生3年数学成绩建立C5决策树，并对生成的决策树进行合理的分析。从而指导教师在恰当的时期有针对性对学生进行辅导，来提高中考及格率和优秀率，并为以后更详细的教学成果数据分析奠定...Generally the sample data is clustered analysis in the absence of the class label attribute, but the problem in many cases cannot be solved directly by the clustering results. Decision tree algorithm is known for high accuracy and availability, but the establishment of the decision tree need to train the sample data with the class label attribute. The reality is that many of the sample datas are i...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院计算机科学系_计算机软件与理论学号：2302008115322

决策树C5算法在教学实践中的应用

决策树C5分类算法是一种广泛应用的分类方法,本文根据泉州初中某届学生3年数学成绩建立C5决策树,并对生成的决策树进行合理的分析。从而指导教师在恰当的时期有针对性对学生进行辅导以提高中考及格率和优秀率,并为以后更详细的教学成果数据分析奠定了基础