【摘 要】
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随着Internet 的快速发展,人们可以得到越来越多的信息。但是,要从这些大量数据中找到数据之间的模式变得越来越困难。为了找到大数据集合中的模式,人们引入了聚类方法。本文
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随着Internet 的快速发展,人们可以得到越来越多的信息。但是,要从这些大量数据中找到数据之间的模式变得越来越困难。为了找到大数据集合中的模式,人们引入了聚类方法。本文对聚类技术进行了讨论和分析。首先系统介绍了各种聚类算法,分析了聚类算法的关键技术;然后在原有算法基础上,本文给出了两种改进算法:一种是对K-means 算法的改进,提出了一种新的选取初始聚类中心的方法,提高了聚类准确率;另一种是对DBSCAN 算法的改进,实现了参数的自动选取。通过对数据和实验结果的分析,改进后算法更符合数据分布,拓展了原有算法的聚类能力。
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