【摘 要】
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针对K均值算法在聚类分析中还存在对初始值异常的敏感、容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种基于相似度计算优化和指标加权优化的改进算法,首先采用欧式距离度量方式对传
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针对K均值算法在聚类分析中还存在对初始值异常的敏感、容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种基于相似度计算优化和指标加权优化的改进算法,首先采用欧式距离度量方式对传统K均值算法中的相似度计算进行优化,避免其进入局部最优,然后根据实际问题对聚类的指标进行加权优化.实例仿真试验结果表明,本文提出的基于相似度计算优化和指标加权优化的改进K均值算法在烟草零售终端数据聚类分析中效果良好,有利于提高货源投放的精准化.
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