论文:一种基于K_Means局部最优性的高效聚类算法.pdf

k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心，把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类，得到一次聚类，再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类，迭代n次得到最终结果分步解析首先随机选择集合里的一

该文档为数据挖掘中常用的分类算法K-means均值聚类算法，包含源码+详细步骤

提出了一种基于聚类分析方法构建入侵检测库的模型，实现了按K-平均值方法建立入侵检测库并据此划分安全等级的思想。该检测系统的建立不依赖于经验数据，能自动依据原有数据对入侵行为进行重新划分。仿真实验表明，

摘刁石3七 随着Intemet的大规模普及和企业信息化程度的提高，无结构(如HTML和纯文本文 件)或半结构(如XML数据)化的文本数据正在以惊人的速度增长，文本数据的管理和分 析就变得空前重要。聚类

本文基于密度的概念，对每个点（文本）按密度大小排序，通过自适应选择最佳密度半径来确定最大的点密度，选择密度较大且合理的点作为聚类的初始中心店，从而优化中心点的选择，使k-means算法有个好的起点。

K2Means 聚类算法用于将数据分成类, 同一个类中的数据之间具有很高的相似度, 而不同类中的数据高度相异K-Means 聚类算法已在网络入侵检测、计算机图像处理等领域有着广泛的应用。研究了K-Me

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本文针对移动终端硬件资源弱于PC机和主显 示屏较小的不足,提升用户在手机上进行大数据浏 览的操作。实现将酒店信息和地图位置有效结合显 示,为移动互联网现代服务业中的电子商务、在线营 销等进行大批量数据

基于K_means聚类算法的复杂网络社团发现新方法

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