均值聚类算法研究论文

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关键词： K 均值；局部极值；聚类指标；改进算法 K 均值聚类算法研究与应用 Abstract In recent decades, the data mining techniques develops quickly. It helps a

引言. 聚类分析研究有很长的历史,几十年来,其重要性及与其他研究方向的交叉特性得到人们的肯定.聚类是数据挖掘、模式识别等研究方向的重要研究内容之一,在识

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均值聚类 算法 毕业 均值 聚类 聚类算法. 题目：基于K-均值聚类算法的彩色图像分割改进算法 本人郑重声明：本人所呈交的毕业论文（设计），是在导师的指导下

【摘要】:K-均值聚类算法是当前最为流行的聚类算法之一,在处理聚类问题时,具有高效和可伸缩等优点,但是对处理高维、稀疏数据集等问题存在一些不足之处。本文针对这些不足之处

最后对本论文所研究的基于划分的聚类算法进一步讨论都有哪几种算法。 第三部分：这是本论文的重点，本论文所要讨论的K-均值算法，从它的概念基本思想算法流

聚类的应用非常广泛，在市场营销、金融、生物学、地质学和机器学习中都有着重要的作用。. 本文首先对聚类分析的概念和理论基础进行了阐述；其次重点

IlUlIIIIIHIIHIIIIlHY1437423密级：编号：工学硕士学位论文基于鱼群的K均值聚类算法研究硕士研究生：指导教师学科、专业：所在单位论文提交日期：论文答辩日

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