【摘 要】
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在K-means算法中,选择不同的初始聚类中心会产生不同的聚类结果且有不同的准确率,并且其迭代过程在时间上不是高效的。针对K-means算法的这两点不足做了一定程度上的改进,理
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60675031,60475017);973计划(国家重点基础研究)(2004CB318108);安徽省教育厅重点自然科学研究项目(2006kj015A);安徽省教育厅自然科学研究项目(2005kj053);安徽大学211工程学术创新团队
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在K-means算法中,选择不同的初始聚类中心会产生不同的聚类结果且有不同的准确率,并且其迭代过程在时间上不是高效的。针对K-means算法的这两点不足做了一定程度上的改进,理论分析表明,改进后的算法具有较高的准确度和较低的时间复杂度。采用改进后K-means聚类算法对电信客户数据进行聚类分析,得到具有不同特征的客户群组,通过与统计分析的对比,聚类结果分析更合理清晰,更便于对不同群组采取不同的经营策略,为管理者提供了合理的决策支持。
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