【摘 要】
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摘要：在图形、图像等识别领域均涉及到聚类的应用，通过对计算机采集到的数据，进行整理分类处理，是模式识别过程中的一个重要环节。因而，聚类集成方法的优劣决定了最终识别效果的好坏。由此，该文主要针对有关K均值的聚类集成方法进行深入研究，试图在基于k均值聚类簇集成方法的设计与实现方面提高计算机的运行效率和质量。 关键词：聚类；K均值；簇集成 中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-30
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摘要：在图形、图像等识别领域均涉及到聚类的应用，通过对计算机采集到的数据，进行整理分类处理，是模式识别过程中的一个重要环节。因而，聚类集成方法的优劣决定了最终识别效果的好坏。由此，该文主要针对有关K均值的聚类集成方法进行深入研究，试图在基于k均值聚类簇集成方法的设计与实现方面提高计算机的运行效率和质量。
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