K—means算法在大学生消费状况分析中的应用

使簇内具有较高的相似度。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行[3]。首先随机地选择K个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心。对剩余的每个对象根据其与各个簇中心的距离，将它赋给最近的簇。然后重新计算每个簇的平均值。这个过程不断重复，直到准则函数收敛。K-means算
<<上一页下一页>>

首页 > 电子期刊 > J > 计算机时代

本站访问人数：