基于K-means無監(jiān)督機器學習算法的移動通信數(shù)據清洗方法

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【關鍵詞】K-means無監(jiān)督機器學習算法；K-means學習算法；移動通信數(shù)據；移動通信；數(shù)據清洗

引言

隨著數(shù)據規(guī)模的迅速增長，移動通信數(shù)據質量的問題也日益凸顯，其中最為突出的便是數(shù)據的噪聲和冗余。如何有效地清洗移動通信數(shù)據，提升數(shù)據質量，是當前數(shù)據挖掘和機器學習領域的重要研究課題。其中文獻方法能夠自動識別和處理數(shù)據中的異常值和缺失值，減少人工操作的復雜性和時間成本。（剩余3101字）