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将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。

论文中期检查——数据挖掘类参考文档；（2） 在熟悉业务基础上，利用开源工具Weka在近5年实际生产数据上利用传统的simpleKmeans算法进行了建立研究分析，发现数据每年分为10个近似簇时，记录的簇归属有较明显变化。聚类结果较不影响。 （3） 研究演化聚类相关理论知识，并对聚类后的数据进行了分类挖掘，以期发现质量管理中的数据演化，深刻理解离散制造业中影响产品质量因素的演变和实质。 （4） 研究遗传算法的特点和其在聚类挖掘中的应用，通过对比和研究，并应用于实际数据中发现，聚类效果仍不太理想。 （5） 建立混合遗传算法模型并初步设定传统指标，聚类效果有明显改善。

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