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K-means算法及其改进研究现状
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摘要：
K-means算法因其简单、易理解、速度快等优点在众多领域得到广泛的应用,然而该算法的K值选取,初始聚类点的选取和对于孤立点的处理等都会影响最终聚类结果.根据k-means算法目前的应用研究现状,针对这些缺点对算法进行改进,最后指出了改进中存在的一些问题,并指出未来的研究方向.
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研究主题发展历程
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聚类K-means算法
初始聚类中心
研究起点
研究来源
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期刊影响力
通讯世界
主办单位：
中国科技信息研究所(ISTIC)
美国国际数据集团(IDG)
出版周期：
月刊
ISSN：
1006-4222
CN：
11-3850/TN
开本：
大16开
出版地：
北京复兴路15号138室
邮发代号：
82-551
创刊时间：
1994
语种：
chi
出版文献量（篇）
31562
总下载数（次）
90
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