【摘 要】
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针对K-means聚类算法中的k值确定给聚类算法效果带来不确定性的问题,本文通过引入多层变量加权概念,提高聚类效果的收敛性,引入改进的非加权组平均法和最大最小距离算法有效
【基金项目】
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2016年度浙江省高校访问工程师校企合作项目(FG2016191)
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针对K-means聚类算法中的k值确定给聚类算法效果带来不确定性的问题,本文通过引入多层变量加权概念,提高聚类效果的收敛性,引入改进的非加权组平均法和最大最小距离算法有效的解决k值确定问题,引入Max-Entropy算法解决分布簇内节点分布不均导致的计算问题。仿真实验中,将本文算法的改进的效果进行研究,并结合云计算环境下通过使用本文算法在挖掘的加速比,花费时间上都取得了比较好的效果。
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