一种基于模糊数学思想的K均值算法

随着云计算、移动计算等互联网技术的快速发展,海量数据分析已成为企业战略决策、营销推广的基础,海量数据挖掘愈显重要.传统的K均值算法作为一种硬聚类算法存在诸多问题,例如数据划分武断、准确率较低等.引入模糊数学思想,提出了一种模糊K均值算法,基于隶属度关系对数据进行了有效的聚类分析,以提高数据挖掘的准确度.