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为了解决数据挖掘本身的局限性，提出了适用于制造企业的基础数据的改进K-means算法。该算法应用AHP方法将原始数据根据其特征属性进行加权预处理，可以将基础数据进行更精确的细分，完善了基础数据的准备，为企业提供了更加直观科学的决策依据。并通过实例验证了该方法的可行性。
基于改进聚类算法的基础数据准备研究与应用
【摘 要】
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为了解决数据挖掘本身的局限性，提出了适用于制造企业的基础数据的改进K-means算法。该算法应用AHP方法将原始数据根据其特征属性进行加权预处理，可以将基础数据进行更精确的细
【机 构】
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重庆大学机械工程学院
【出 处】
：
世界科技研究与发展
【发表日期】
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2011年1期
【基金项目】
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重庆市自然科学基金计划项目（CSTC,2009BB3362）,重庆市教育委员会科学技术研究项目（项目编号：KJ08A06）
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