【摘 要】
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K-means算法越来越多的应用于空气质量分析领域,针对这种应用迅速增加的原因,即K-means算法对比传统AQI分析的改进方面,做了两点研究。首先使用K-means算法对大气污染物浓度
【基金项目】
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国家自然科学基金研究项目(11871314),国家自然科学青年基金项目(11605107),山西省软科学研究计划(2019041023-5),山西大同大学2019年度科研基金项目(2019K14)
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K-means算法越来越多的应用于空气质量分析领域,针对这种应用迅速增加的原因,即K-means算法对比传统AQI分析的改进方面,做了两点研究。首先使用K-means算法对大气污染物浓度和相对应的IAQI值分别进行了聚类,给出了聚类结果相似度的定义,通过对比两种聚类的聚类结果相似度,证明了两种聚类结果的一致性程度高,可以直接使用污染物浓度进行聚类,无需再进行复杂的IAQI计算。其次将K-means聚类结果与AQI分析结果进行了对比研究,证明进行相同等级的划分,K-means聚类结果能够综合分析所有大气污染
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