数据挖掘K-Means算法在实践应用中的分析

• 作者: 李江鹏
• 来源期刊: 大科技
• 学科: 工学
• 关键词: K-Means算法 聚类分析 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 科技探索与应用
• 页码范围: 285-286
• 页数: 2页
• 分类号: TP311
• 字数: 2717字
• 语种: 中文

摘要

在数据挖掘中,聚类分析K-Means算法几乎是目前最主流的算法和应用了,因为其技术的成熟和算法的可靠,并且所建模型的见解、高校、易理解和易实施,所以被广泛应用于商业实践中,在数据化运营实践中,我们发现K-Means算法有其需要重点注意事项,通过优化这些注意事项,可以使K-Means算法更高效、应用得更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李江鹏		7	2	1.0	1.0