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针对传统k-均值聚类算法中每个属性聚类作用相同而导致的聚类效果不佳，以及不适宜在传感器网络中使用等问题，在传感器网络中采用粗糙k-均值算法对数据进行分布式聚类，可减少网络负载和传感器节点能量的消耗．实验结果证明：该算法在聚类速度、聚类正确率、网络传输通信量等方面均优于传统k一均值算法．
基于粗糙k-均值的分布式聚类算法
【摘 要】
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针对传统k-均值聚类算法中每个属性聚类作用相同而导致的聚类效果不佳，以及不适宜在传感器网络中使用等问题，在传感器网络中采用粗糙k-均值算法对数据进行分布式聚类，可减少网络
【机 构】
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广西经济管理干部学院计算机系
【出 处】
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广西工学院学报
【发表日期】
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2013年1期
【基金项目】
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广西自然科学基金青年项目（2012jjBAG0074）,广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室开放基金课题（2012HCIC05）资助.
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