【摘 要】
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鉴于典型的基于划分的聚类算法—k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题．提出了基于模拟退火思想的优化k-means算法．该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化．
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鉴于典型的基于划分的聚类算法—k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题．提出了基于模拟退火思想的优化k-means算法．该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化．是一种具有全局最优解和较高执行效率的算法．针对聚类算法典型数据集和随机产生的数据集，在不同情况下进行对比实验．实验结果表明。优化k-means算法优于基本的k-means算法．
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