【摘 要】
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聚类分析是一种无监督的学习方法，是数据挖掘领域进行数据处理的重要分析工具和方法。K-均值聚类算法是一种典型的基于划分的方法，该方法的主要优点是，算法思想简单易行、快速而
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聚类分析是一种无监督的学习方法，是数据挖掘领域进行数据处理的重要分析工具和方法。K-均值聚类算法是一种典型的基于划分的方法，该方法的主要优点是，算法思想简单易行、快速而高效；但是该方法也存在其固有的缺陷：要求预先给定聚类个数；容易陷入局部极小值而得不到全局最优解等。针对以上问题，利用分类领域中的特征选择及特征加权方法，提出了一种改进的特征加权 K-均值聚类算法。实验结果证明，所提出的算法能产生质量较高的聚类结果。
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