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K-means算法是一种基于划分的聚类挖掘算法,算法采用迭代更新的方法,每一次迭代过程都是向着目标函数值减小的方向进行,最终的聚类结果是促使目标函数值取得极小值,达到较优的聚类效果。使用平均误差准则函数E作为聚类结果好坏的衡量标准之一,保证了聚类K-means算法运行结果的可靠性和有效性。
使用平均误差准则函数E的K-means算法分析
【摘 要】
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K-means算法是一种基于划分的聚类挖掘算法,算法采用迭代更新的方法,每一次迭代过程都是向着目标函数值减小的方向进行,最终的聚类结果是促使目标函数值取得极小值,达到较优的聚类效果。使用平均误差准则函数E作为聚类结果好坏的衡量标准之一,保证了聚类K-means算法运行结果的可靠性和有效性。
【出 处】
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计算机与信息技术
【发表日期】
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2008年08期
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