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应用背景模糊C均值聚类算法模糊C均值聚类算法（FCMA）或称（FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C均值（FCM）算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。该代码使用MFC，可直接用于二维坐标点的C均值聚类。关键技术在商业上，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来，并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。它作为数据挖掘中的一个模块，可以作为一个单独的工具以发现数据库中分布的一些深层的信息，并且概括出每一类的特点，或者把注意力放在某一个特定的类上以作进一步的分析；并且，聚类分析也可以作为数据挖掘算法中其他分析算法的一个预处理步骤。

XML XML（eXtensible Markup Language）即可扩展标记语言，它与HTML一样，都是处于SGML，标准通用语言。Xml是Internet环境中跨平台的，依赖于内容的技术，是当前处理结构化文档信息的有力工具。扩展标记语言XML是一种简单的数据存储语言，使用一系列简单的标记描述数据，而这些标记可以用方便的方式建立，虽然XML占用的空间比二进制数据要占用更多的空间，但XML极其简单易于掌握和使用-XML XML (eXtensible Markup Language) to Extensible Markup Language, HTML, as it is in SGML, the standard common language. Xml is a cross-platform Internet environment, and dependent on the content of technology, is the current structure of the document deal with a powerful tool for information. Extensible Markup Language XML is a simple data storage language, using a series of simple markers to describe the data, and these markers can be used to facilitate the establishment of the way, although the XML space than binary data to occupy more space, but XML is extremely simple and easy to master and use

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