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基于聚类对象的不同维对聚类效果的影响差异,在传统k-means聚类算法的基础上,提出一个改进的加权Wk-means聚类算法,在聚类过程中,通过对聚类对象的维赋予权重,改进聚类的效果。实验证明,改进算法的聚类效果优于传统算法。
改进的加权聚类算法在高校学生成绩预警中的应用研究
【摘 要】
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基于聚类对象的不同维对聚类效果的影响差异,在传统k-means聚类算法的基础上,提出一个改进的加权Wk-means聚类算法,在聚类过程中,通过对聚类对象的维赋予权重,改进聚类的效果
【机 构】
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淮北职业技术学院电子信息工程系
【出 处】
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内燃机与配件
【发表日期】
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2017年4期
【基金项目】
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安徽高校省级质量工程项目(编号:2013sxzx033),安徽省高校质量工程项目(编号:2015zjjh051),淮北职业技术学院自然科学重点项目(编号:2016-A-4)
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