Abstract—clustering a group of data

Abstract—clustering a group of data based on the relatedcomponents and its similarity, using fuzzy association rulemining is a key to implement data mining in Soft Computing.Traditional way of clustering is only one object is assigned to acluster, when it is overlapped and had more cluster to an existingobject then fuzzy logic is used. Here Modification in the criteriavalue for membership value of clustering point of an object.Proximity measure is applied in Box metric equation. Ananalysis is made on retail database this makes better enhancingway to predict the sale and performance based on associationrule mining using fuzzy model. The category has been selected indifferent number of products grouping the products based onthe need from customer and Integration of Apriori Model tomulti membership and multiple support approach for saleperformance prediction.Index Terms: Fuzzy Logic, Clustering, Rule Mining, Apriori,Retail Database.

0/5000

From: -

To: -

Results (Thai) 1: [Copy]

Copied!

บทคัดย่อ-การจัดกลุ่มกลุ่มของข้อมูลบนพื้นฐานของการที่เกี่ยวข้อง ส่วนประกอบและความคล้ายคลึงกันโดยใช้ฟัซซี่สมาคมกฎ การทำเหมืองแร่เป็นกุญแจสำคัญที่จะใช้ในการทำเหมืองข้อมูลซอฟท์คอมพิวเตอร์ วิธีการแบบดั้งเดิมของการจัดกลุ่มเป็นเพียงหนึ่งในวัตถุที่ถูกกำหนดให้กับ กลุ่มเมื่อมีการซ้อนทับและมีคลัสเตอร์อื่น ๆ ที่มีอยู่ วัตถุแล้วตรรกศาสตร์ถูกนำมาใช้ นี่คือการปรับเปลี่ยนในเกณฑ์ ค่าสมาชิกของจุดการจัดกลุ่มของวัตถุ วัดความใกล้เคียงถูกนำไปใช้ในสมการเมตริกกล่อง วิเคราะห์จะทำบนฐานข้อมูลการค้าปลีกทำให้ดีกว่านี้เสริมสร้าง วิธีการทำนายการขายและประสิทธิภาพการทำงานบนพื้นฐานของการเชื่อมโยง การทำเหมืองแร่การปกครองโดยใช้แบบจำลองฟัซซี่ หมวดหมู่ที่ได้รับการคัดเลือกใน จำนวนที่แตกต่างกันของผลิตภัณฑ์การจัดกลุ่มผลิตภัณฑ์บนพื้นฐานของ ความต้องการจากลูกค้าและบูรณาการของ Apriori รุ่นกับ สมาชิกหลายวิธีการและสนับสนุนหลายการขาย การทำนายผลการปฏิบัติงาน ข้อตกลงดัชนี: ฟัซซี่ลอจิก Clustering กฎเหมืองแร่, Apriori, ฐานข้อมูลการค้าปลีก

Being translated, please wait..

Results (Thai) 2:[Copy]

Copied!

นามธรรม—คลัสเตอร์กลุ่มของข้อมูลตามที่เกี่ยวข้อง ส่วนประกอบและความคล้ายคลึงกันโดยใช้กฎความสัมพันธ์ที่ไม่ชัด การทำเหมืองแร่เป็นกุญแจสำคัญในการใช้งานการทำเหมืองข้อมูลในซอฟท์คอมพิวเตอร์ วิธีการแบบดั้งเดิมของการทำคลัสเตอร์เป็นวัตถุเดียวเท่านั้นที่ถูกกำหนดให้กับ คลัสเตอร์เมื่อมีการเหลื่อมกันและมีคลัสเตอร์ที่มีอยู่ วัตถุแล้วตรรกะที่คลุมเครือจะถูกนำมาใช้ ที่นี่การปรับเปลี่ยนในเกณฑ์ ค่าสมาชิกของจุดการคลัสเตอร์ของวัตถุ วัดความใกล้เคียงจะใช้ในสมการเมตริกของกล่อง การ การวิเคราะห์จะทำบนฐานข้อมูลการขายปลีกนี้ทำให้การเพิ่มขึ้น วิธีการคาดการณ์การขายและผลการดำเนินงานตามความสัมพันธ์ กฎการทำเหมืองแร่โดยใช้รูปแบบคลุมเครือ มีการเลือกประเภทไว้ใน จำนวนผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันในการจัดกลุ่มผลิตภัณฑ์ตาม ความจำเป็นจากการรวมตัวของการ สมาชิกหลายและวิธีการสนับสนุนหลายอย่างสำหรับการขาย การคาดการณ์ประสิทธิภาพ ข้อกำหนดของดัชนี: ตรรกะคลุมเครือ, คลัสเตอร์, กฎการทำเหมืองแร่, ปริซึม, ฐานข้อมูลการขายปลีก

Being translated, please wait..

Results (Thai) 3:[Copy]

Copied!

พื้นฐาน ส่วนประกอบและความคล้ายคลึงกันของกฎสมาคมฟัซซี่ การทำเหมืองข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญที่จะตระหนักถึงการทำเหมืองข้อมูลในคอมพิวเตอร์ซอฟต์แวร์ วิธีการจัดกลุ่มแบบดั้งเดิมคือการจัดสรรวัตถุเพียงหนึ่ง กลุ่มเมื่อมันเกี่ยวข้องกับที่มีอยู่ วัตถุแล้วใช้ตรรกศาสตร์คลุมเครือ แก้ไขมาตรฐานที่นี่ ค่าสมาชิกของกลุ่มจุดของวัตถุ วัดที่อยู่ติดกันเป็นที่รู้จักในกล่องวัดสมการ หนึ่ง การวิเคราะห์ฐานข้อมูลค้าปลีกเพื่อให้สามารถปรับปรุง วิธีการพยากรณ์ยอดขายตามระดับความเกี่ยวข้อง กฎเหมืองแร่ตามแบบฟัซซี่ ประเภทที่เลือกไว้แล้ว ปริมาณที่แตกต่างกันของผลิตภัณฑ์ตาม การบูรณาการความต้องการของลูกค้าและแบบ สมาชิกหลายสนับสนุนวิธีการขาย การคาดการณ์ประสิทธิภาพ ดัชนีตรรกศาสตร์คลุมเครือการจัดกลุ่มกฎเหมืองแร่ก่อน ฐานข้อมูลค้าปลีก

Being translated, please wait..

Other languages

The translation tool support: Afrikaans, Albanian, Amharic, Arabic, Armenian, Azerbaijani, Basque, Belarusian, Bengali, Bosnian, Bulgarian, Catalan, Cebuano, Chichewa, Chinese, Chinese Traditional, Corsican, Croatian, Czech, Danish, Detect language, Dutch, English, Esperanto, Estonian, Filipino, Finnish, French, Frisian, Galician, Georgian, German, Greek, Gujarati, Haitian Creole, Hausa, Hawaiian, Hebrew, Hindi, Hmong, Hungarian, Icelandic, Igbo, Indonesian, Irish, Italian, Japanese, Javanese, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Korean, Kurdish (Kurmanji), Kyrgyz, Lao, Latin, Latvian, Lithuanian, Luxembourgish, Macedonian, Malagasy, Malay, Malayalam, Maltese, Maori, Marathi, Mongolian, Myanmar (Burmese), Nepali, Norwegian, Odia (Oriya), Pashto, Persian, Polish, Portuguese, Punjabi, Romanian, Russian, Samoan, Scots Gaelic, Serbian, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenian, Somali, Spanish, Sundanese, Swahili, Swedish, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thai, Turkish, Turkmen, Ukrainian, Urdu, Uyghur, Uzbek, Vietnamese, Welsh, Xhosa, Yiddish, Yoruba, Zulu, Language translation.