【摘 要】
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针对传统K-均值聚类方法不能有效处理大规模数据聚类的问题，提出一种基于随机抽样的加速K-均值聚类（K-means Clustering Algorithm Based on Random Sampling ， Kmeans＿RS）方法，以
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针对传统K-均值聚类方法不能有效处理大规模数据聚类的问题，提出一种基于随机抽样的加速K-均值聚类（K-means Clustering Algorithm Based on Random Sampling ， Kmeans＿RS）方法，以提高传统K-均值聚类方法的效率。首先从大规模的聚类数据集中进行随机抽样，得到规模较小的工作集，在工作集上进行传统K-均值聚类，得到聚类中心和半径，并得到抽样结果；然后通过衡量剩下的聚类样本与已得到的抽样结果之间的关系，对剩余的样本进行归类。该方法通过随机抽样大大地减小了参
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