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随着科学技术的不断发展，各种应用的普及和深入，其所产生数据量急剧增长，同时很多数据是动态的、流式的，需要进行实时的处理和挖掘分析......
传统的K-means算法虽然具有很多优点,但聚类准则函数对簇密度不均的数据集分类效果较差.文中在加权标准差准则函数的基础之上,增加......
由于物联网数据量的激增,传统的数据挖掘算法对数据挖掘效果差,为了提高数据挖掘处理效果,提出对海量非结构化物联网数据深度挖掘......
模糊C均值算法（FCM）是一种用于聚类的最流行的技术。不过，传统的FCM使用欧氏距离作为数据集的相似准则，从而导致数据集的划分有相等的......
