K-means聚类算法对于小规模数据其聚类结果具有高效性和准确性,但对于大规模的数据,聚类结果的准确率明显下降。K-means聚类算法中......

K-means聚类算法适用于小规模和低维度数据集,对于高维度大规模的数据集,其聚类精度明显下降,计算时间明显加长。k-means聚类算法......

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传统k-means算法需要人为指定聚类数k,对初始中心点的选取比较敏感,只能发现球状簇.针对k-means算法的不足,提出了基于可变网格优......

聚类分析是数据挖掘的一个重要运用方法,它是一个把数据对象划分成子集的过程。k-means算法是一个基于划分且应用非常广泛的聚类算......