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针对传统的K-means聚类算法在学生信息管理中受随机中心地址的影响,提出了数据分段方法进行中心地址选择。该算法将数据源进行K段划分,接着在每段内中选择中心地址,使用迭代回归方法进行中心选择。在现有部分学生信息上进行仿真结果表明,算法的迭代次数降低,所改进算法提高了传统K-means算法。
数据挖掘聚类算法在学生信息管理系统中的应用
【摘 要】
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针对传统的K-means聚类算法在学生信息管理中受随机中心地址的影响,提出了数据分段方法进行中心地址选择。该算法将数据源进行K段划分,接着在每段内中选择中心地址,使用迭代
【机 构】
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四川邮电职业技术学院
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2017年24期
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