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K-means聚类算法的改进与应用
K-means聚类算法的改进与应用
基本信息来源于合作网站，原文需代理用户跳转至来源网站获取
摘要：
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.
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文献信息
| 篇名 | K-means聚类算法的改进与应用 | ||
| 来源期刊 | 太原师范学院学报（自然科学版） | 学科 | 工学 |
| 关键词 | K-means算法 密度 聚类中心 | ||
| 年，卷（期） | 2020,（1） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 81-83 | |
| 页数 | 3页 | 分类号 | TP301 |
| 字数 | 语种 | 中文 | |
| DOI | |||
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期刊影响力
太原师范学院学报(自然科学版)
主办单位：
太原师范学院
出版周期：
季刊
ISSN：
1672-2027
CN：
14-1304/N
开本：
大16开
出版地：
山西省太原市
邮发代号：
创刊时间：
2002
语种：
chi
出版文献量（篇）
2334
总下载数（次）
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