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为提高聚类算法的准确性，通过先对数据集抽样，再对样本数据进行K—means聚类，选出聚类中心．然后为整个数据集中的每个簇单独设置一个阈值的方法对传统的BIRCH算法进行改进。实验表明，在同等条件下，改进后的算法相比传统的BIRCH算法精确度更高，耗时更少。
基于Web日志挖掘的用户模式识别研究
【摘 要】
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为提高聚类算法的准确性，通过先对数据集抽样，再对样本数据进行K—means聚类，选出聚类中心．然后为整个数据集中的每个簇单独设置一个阈值的方法对传统的BIRCH算法进行改进。实验
【机 构】
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湖南商务职业技术学院,中兴软件技术有限公司
【出 处】
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现代计算机：上下旬
【发表日期】
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2013年11期
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