【摘 要】
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K-means算法对噪音数据和孤立点敏感,致使其在应用方面存在很大的局限。传统的Kmeans算法在除噪阶段多以人为和经验判定噪音点或单纯从平均数角度剔除孤立点,造成聚类结果准
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K-means算法对噪音数据和孤立点敏感,致使其在应用方面存在很大的局限。传统的Kmeans算法在除噪阶段多以人为和经验判定噪音点或单纯从平均数角度剔除孤立点,造成聚类结果准确度难以保证。以大兴安岭地区精品蓝莓干商品为研究对象,基于DBSCAN算法辅助Kmeans算法去噪,用定量的方法解决K-means去噪欠缺合理性的问题。结合ARIMA模型加以验证聚类预测的结果,与实际值匹配度达到95%以上,明显高于未改进算法。
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