主講人：周建博士（清華大學工業(yè)工程系）

周建，清華大學工業(yè)工程系副教授。1998年畢業(yè)于清華大學數(shù)學系，2003年于清華大學數(shù)學系獲理學博士學位，同年11月至法國昂熱大學計算機系從事博士后研究，2004年11月加入清華大學工業(yè)工程系至今，2008年獲碩士生導師資格，2009年獲副教授職稱。主要研究興趣包括：模糊聚類及其在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的應(yīng)用，商業(yè)數(shù)據(jù)中的信息提取與風險分析，物流與供應(yīng)鏈管理，不確定環(huán)境下的建模與優(yōu)化等。

聚類分析是對已知數(shù)據(jù)按照相似程度進行分類的理論和方法，在模式識別、信息提取等眾多領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。在實際問題中，數(shù)據(jù)的隸屬信息往往并不清晰，或者數(shù)據(jù)是由自然語言來表述的，很難被明確的分類。模糊聚類分析是基于模糊集理論的一種動態(tài)聚類方法，在分析這類數(shù)據(jù)時往往能夠提供更全面的分類信息，這在實際應(yīng)用尤其是商業(yè)數(shù)據(jù)以及有關(guān)人的行為數(shù)據(jù)的分析中是非常有用的。本報告主要介紹模糊聚類方法的發(fā)展歷程和最新成果，包括模糊c均值聚類、可能性聚類和可信性聚類方法等，并簡單介紹模糊聚類算法在商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘、圖像分割和文本聚類等領(lǐng)域的應(yīng)用。

涉及事物之間的模糊界限時按一定要求對事物進行分類的數(shù)學方法。聚類分析是數(shù)理統(tǒng)計中的一種多元分析模糊聚類分析

方法，它是用數(shù)學方法定量地確定樣本的親疏關(guān)系，從而客觀地劃分類型。事物之間的界限，有些是確切的，有些則是模糊的。例如人群中的面貌相像程度之間的界限是模糊的，天氣陰、晴之間的界限也是模糊的。當聚類涉及事物之間的模糊界限時，需運用模糊聚類分析方法。模糊聚類分析廣泛應(yīng)用在氣象預報、地質(zhì)、農(nóng)業(yè)、林業(yè)等方面。通常把被聚類的事物稱為樣本，將被聚類的一組事物稱為樣本集。模糊聚類分析有兩種基本方法：系統(tǒng)聚類法和逐步聚類法。在職研究生網(wǎng)