【摘 要】
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统计数据轨迹一般具有重视变化趋势、数据噪声较大、模式分布不同等特点,直接使用传统的聚类分析方法难有很好的效果。对此在K-means算法的基础上,分别采用了归一化处理、平滑处理以及关键峰匹配等方法处理上述三个问题,设计了一种解决系统使用轨迹模式分析问题的改进聚类方法。通过使用仿真数据与实际数据进行测试分析,在仿真数据上改进算法显著降低了聚类的错误率。在实际数据上,改进算法得出的聚类结果优于K-mea
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统计数据轨迹一般具有重视变化趋势、数据噪声较大、模式分布不同等特点,直接使用传统的聚类分析方法难有很好的效果。对此在K-means算法的基础上,分别采用了归一化处理、平滑处理以及关键峰匹配等方法处理上述三个问题,设计了一种解决系统使用轨迹模式分析问题的改进聚类方法。通过使用仿真数据与实际数据进行测试分析,在仿真数据上改进算法显著降低了聚类的错误率。在实际数据上,改进算法得出的聚类结果优于K-means算法,由此证明了改进方法比传统K-means聚类算法在该问题上效果更好。
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