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确定数据集的最佳聚类数是聚类研究中的一个重要难题。为了更有效地确定数据集的最佳聚类数，该文提出了通过改进K-means算法并结合一个不依赖于具体算法的有效性指标Q（c）对数据集的最佳聚类数进行确定的方法。理论分析和实验结果证明了该方法具有良好的性能和有效性。
基于K-means的最佳聚类数确定方法研究
【摘 要】
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确定数据集的最佳聚类数是聚类研究中的一个重要难题。为了更有效地确定数据集的最佳聚类数，该文提出了通过改进K-means算法并结合一个不依赖于具体算法的有效性指标Q（c）对数据
【机 构】
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许继电源有限公司,西安理工大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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电脑知识与技术：学术交流
【发表日期】
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2014年1期
【基金项目】
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863重点课题（2007AA010305）,陕西省自然科学基础研究计划项目（SJ08-ZT14）,陕西省教育厅科学研究计划资助项目（12JK0739）
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