基于K-Means與Apriori算法的資源利用率研究

——以高校圖書(shū)館為例

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[摘 要]K-Means是一種將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到一個(gè)集群、不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到不同集群的聚類算法，Apriori算法則是一種頻繁項(xiàng)集挖掘算法。高校圖書(shū)館為人才培養(yǎng)和科研服務(wù)提供重要助力。以高校圖書(shū)館為例，通過(guò)數(shù)據(jù)調(diào)查、問(wèn)卷調(diào)查和訪談?wù){(diào)查3種方式了解其借閱情況，利用K-Means與Apriori算法分別對(duì)借閱數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類與關(guān)聯(lián)性分析。（剩余8732字）