基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法研究.docx
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基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法研究.docx
基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法研究基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法研究摘要:在数据挖掘领域,K均值算法是常用的聚类算法之一。然而,原始的K均值算法存在一些问题,例如对初始聚类中心的选择敏感、容易收敛到局部最优解等。为了解决这些问题,本文提出了基于约束性过滤的改进K均值挖掘算法。该算法引入了约束性过滤机制,通过对不合理的聚类结果进行筛选,从而提高了聚类的准确性。实验证明,本文提出的算法在聚类性能方面比传统的K均值算法更具优势。关键词:数据挖掘;K均值算法;约束性过滤;聚类准确性1.引言数据挖掘是一种从
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基于密度的改进K均值算法及实现基于密度的改进K均值算法及实现摘要:K均值算法是一种经典的无监督聚类算法,但是在处理非球形和不同密度的数据集时存在一定的不足。为了克服这些不足,本论文提出了一种基于密度的改进K均值算法。该算法基于密度的划分策略,将数据集划分为不同的区域,然后在每个区域中应用传统的K均值算法进行聚类。通过这种方法,可以更好地处理非球形和不同密度的数据集,并提高聚类的准确性和效率。实验结果表明,基于密度的改进K均值算法在处理各种类型的数据集时都具有优异的性能。关键词:K均值算法;密度;聚类;非球
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