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一种基于模糊数学思想的K均值算法

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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.

张昌明

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徐州医学院 医学信息学院,江苏 徐州 221004

模糊数学 K均值 硬聚类 隶属度

2016

10.11907/rjdk.161041

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2016.15(5)
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