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一种基于模糊数学思想的K均值算法

摘要随着云计算、移动计算等互联网技术的快速发展,海量数据分析已成为企业战略决策、营销推广的基础,海量数据挖掘愈显重要.传统的K均值算法作为一种硬聚类算法存在诸多问题,例如数据划分武断、准确率较低等.引入模糊数学思想,提出了一种模糊K均值算法,基于隶属度关系对数据进行了有效的聚类分析,以提高数据挖掘的准确度.

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作者 张昌明 [1] 学术成果认领
作者单位 徐州医学院 医学信息学院,江苏 徐州,221004 [1]
分类号 TP312
栏目名称 算法与语言
DOI 10.11907/rjdk.161041
发布时间 2016-06-28
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