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摘要
随着互联网时代的到来,每天都有大量的历史数据堆积,这些数据含有巨大的价值,然而由于没有合适的分析方法,它们并没有被充分的利用;传统的K-means算法具有复杂度低,计算速度快,对硬件要求低等特点,使其在聚类分析中被广泛使用,但是传统的K-means算法受初始聚类中心选择的影响而导致数据聚类结果不准确;本文基于传统的K-means算法,首先在选取初始聚类中心前,通过PSO方法对初始聚类中心进行优化,然后选取初始聚类中心,接着用权重法优化样本之间的距离,最后运用改进后的K-means算法对某电商平台中的巧克力商品进行聚类实验。实验结果表明,在聚类数目相同的前提下,改进后的算法比传统的K-means算法在准确性上有较大的提高。
- 出版日期2020
- 单位山东科技大学
