【摘 要】
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通过应用传统PAM算法、快速K—medoids算法及自行设计提出的基于领域的改进K—medoids算法与对西旱2号小麦籽粒挤压破碎负载进行聚类分析比较．实验结果表明：基于领域的改进K—m
【基金项目】
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甘肃政法学院青年科研资助项目（GZF2014XQNLW19）.
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通过应用传统PAM算法、快速K—medoids算法及自行设计提出的基于领域的改进K—medoids算法与对西旱2号小麦籽粒挤压破碎负载进行聚类分析比较．实验结果表明：基于领域的改进K—medoids算法的聚类时间与快速K—medoids算法基本持平，并明显优于PAM算法，在小麦籽粒挤压破碎负载的分析时间上分别减少了0．005s和0．331s，较后两种算法的聚类误差平方和小、聚类准确率高（90％以上），该算法能够为小麦籽粒面粉加工数据整理提供参考。
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