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基于改进预测强度的大数据K-均值聚类方法 被引量：1
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作者 蔡洪山 许峰 《软件导刊》 2016年第5期4-6,共3页
为了降低偶然因素的影响,提出了一种基于改进预测强度的大数据K-均值聚类方法,其基本思想是:首先将数据集若干等分,每一等分轮流作为测试集,取其平均预测强度,然后根据预测强度确定聚类数和聚类变量,再用K-均值聚类方法对数据集进行聚... 为了降低偶然因素的影响,提出了一种基于改进预测强度的大数据K-均值聚类方法,其基本思想是:首先将数据集若干等分,每一等分轮流作为测试集,取其平均预测强度,然后根据预测强度确定聚类数和聚类变量,再用K-均值聚类方法对数据集进行聚类。用上述方法研究了访客在某网站各栏目的平均停留时间,结果表明,基于预测强度的聚类方法较常规聚类方法更适宜于大数据的聚类分析。 展开更多
关键词 大数据 K-均值聚类 预测强度 网站栏目关注度
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