随着信息技术的高速发展,数据对社会生产与生活中诸多领域的影响越来越突出;数据聚类分析是将数据以无监督方法,根据数据的特征划分成多个簇,聚类分析是对数据进一步处理的基础。本文主要研究基于K-means算法的聚类方法,介绍了K-means算法的原理和实现过程,分析了K-means聚类算法的性能以及不同因子对K-means聚类算法的影响机理。本文的研究能够为无监督聚类过程的设计与应用提供理论指导。
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