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聚类是广泛应用的基本数据挖掘方法之一,它按照数据的相似性和差异性将数据分为若干簇,并使得同簇的尽量相似,不同簇的尽量相异。目前存在大量的聚类算法,本文仅考察了划分方法中的两个常用算法:EM算法和K-Means算法,并重点剖析了EM算法,对实验结果进行了分析。最后对算法进行了总结与讨论。
EM算法与K-Means算法比较
【摘 要】
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聚类是广泛应用的基本数据挖掘方法之一,它按照数据的相似性和差异性将数据分为若干簇,并使得同簇的尽量相似,不同簇的尽量相异。目前存在大量的聚类算法,本文仅考察了划分方
【机 构】
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江西理工大学信息工程学院
【出 处】
：
计算机与现代化
【发表日期】
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2007年09期
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