基于k-means算法的算法裁判研究

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本文的目的是利用k-means算法对案件类型进行分类,更加准确,可以提高判案效率.根据案件自身复杂特征,通过簇类决策案件特征点,计算特征点之间距离,完成案件特征的挖掘.最后,利用k-means算法可以对案件类型进行有效分析,k-means算法收敛速度快,聚类效果优.数据源目前只采用了少量数据,日后的工作中需要使用大规模数据集进行研究,相应的改良k-means算法.
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