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K-means聚类算法具有实现简单、普及性强的优势,但存在聚类中心选取随意性强的劣势.文章提出增加一个密度变量的方式来选出合理的初始聚类中心,通过对校园网上热点话题聚类分析的实验,检验出改进K-means聚类算法聚类效果好.
K-means聚类算法的改进与应用
【摘 要】
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K-means聚类算法具有实现简单、普及性强的优势,但存在聚类中心选取随意性强的劣势.文章提出增加一个密度变量的方式来选出合理的初始聚类中心,通过对校园网上热点话题聚类分
【机 构】
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晋中师范高等专科学校数理科学系
【出 处】
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太原师范学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2020年1期
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