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K-means算法的優(yōu)化及應用

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摘  要：針對K-means算法易受初始值和異常點影響，以及聚類數(shù)選取依靠人工經(jīng)驗和初始聚類中心選取隨機等缺點，提出一種基于改進Canopy算法的K-means聚類算法。首先將初始數(shù)據(jù)集進行預處理和分類，然后選取特殊的閾值利用改進的Canopy算法得到聚類數(shù)和初始聚類中心，再運行K-means算法實現(xiàn)最終聚類。（剩余6568字）

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