【摘 要】
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对海量数据信息进行迭代聚类能够为数据挖掘提供准确的依据,具有重要的应用价值.传统算法对于初始参数的选取过于敏感,从而降低了迭代聚类的准确率.提出基于并归聚类的海量数
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对海量数据信息进行迭代聚类能够为数据挖掘提供准确的依据,具有重要的应用价值.传统算法对于初始参数的选取过于敏感,从而降低了迭代聚类的准确率.提出基于并归聚类的海量数据信息中的迭代聚类方法.采用离差隶属度进行数据信息聚类中心的计算,确定数据信息的聚类中心;采用类间距离作为并归聚类判别的标准,用于判定数据信息特征与聚类中心的距离;对海量数据信息特征与聚类中心的计算结果进行归类处理,直至所有的数据信息的聚类中心都结束并归,从而获得准确的迭代聚类结果.仿真实验结果表明,改进算法能够提高海量数据信息中的迭代聚类结果
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