【摘 要】
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动态聚类是一种迭代重定位技术．全文阐述了K均值（K-means）和迭代自组织数据分析技术（ISODATA，IterativeSelf-OrganizingDataAnalysisTechnique）两种动态聚类算法的基本思想，并通过对
【基金项目】
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浙江省教育厅科研资助项目(Y2011122724)
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动态聚类是一种迭代重定位技术．全文阐述了K均值（K-means）和迭代自组织数据分析技术（ISODATA，IterativeSelf-OrganizingDataAnalysisTechnique）两种动态聚类算法的基本思想，并通过对Iris数据集的实验，从初始中心的选取、数据输入顺序的敏感性、噪声数据的敏感性和聚类效果等角度对这两种算法进行了分析比较．结果说明两种方法各具特色．
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