数据挖掘中基于肘部法则的聚类分析在中小学生出行路线优化设计的应用被引量：8

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摘要本文介绍了在数据挖掘中,采用K-Means聚类分析算法对数据进行分析与挖掘。但由于K-Means使用时,初始重心是随机选取的,因此很容易陷入局部最优解。为解决该问题,引入了肘部法则(Elbow)。K-Means通常初始时要重复运行十几次甚至上百次,这时采用肘部法则计算出最小的成本函数对应的重心位置作为初始化位置,就很好的改善了局部最优解问题。

作者郑英鑫

机构地区沈阳理工大学自动化与电气工程学院

出处《电子世界》 2017年第9期146-146,共1页 Electronics World

关键词聚类分析 K-MEANS算法肘部法则

分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

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