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| K-means算法应用现状与研究发展趋势 | |
| 引用本文： | 王斌,李鸿飞,梁争争.K-means算法应用现状与研究发展趋势[J].电脑编程技巧与维护,2021(12):32-33. |
| 作者姓名： | 王斌 李鸿飞 梁争争 |
| 作者单位： | 西安航空计算技术研究所,西安710065;西安飞行自动控制研究所,西安710065 |
| 摘 要： | K-means是一种无监督学习算法,基于数据对象之间的距离度量划分数据簇、欧氏距离等度量方法存在一些问题,比如离群点数据较多,算法准确度较低.互信息可以度量任意两个数据对象之间的互相包含程度,基于互信息改进K-means算法,可以更好地度量数据对象之间的距离,确保簇内高度相同和簇间高度相异,旨在解决离群点数据较多的情况下K-means算法准确度不高的问题.实验结果显示,与K-means算法、模糊K-means算法相比,改进K-means算法实验结果精确度达到了97.8％,该方法明显提高K-means算法的准确度. |
| 关 键 词： | K-means算法 互信息 无监督学习 模糊数学 |
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