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K-means聚类算法及改进

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摘要

聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类,即把相似度较大的对象划分成同类,相异度大的则划分为不同的类型.K-Means算法属于其中之一,笔者首先概述K-means算法,然后针对K-means聚类算法的实际情况而提出具体的改进策略,希望能够在改进之后提升算法的效率.

著录项

来源
《信息与电脑》 |2017年第16期|107-108|共2页
作者
徐晓聪;
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作者单位

广东生态工程职业学院,广东广州 510520;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
K-means聚类算法; 数据挖掘; 聚类;

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