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針對(duì)傳統(tǒng)的K均值聚類分析，不考慮對(duì)象中每個(gè)變量在聚類過程中體現(xiàn)作用的不同，而是統(tǒng)一看待，用這樣計(jì)算的距離來表示兩個(gè)對(duì)象的相似度并不確切。文中提出了一種基于距離度量的聚類算法，算法使用新的距離度量代替了K均值聚類算法的歐式距離，應(yīng)用新的距離度量之后，數(shù)據(jù)點(diǎn)的權(quán)重不再只為1或0，而是由系數(shù) 來確定，這就將硬劃分轉(zhuǎn)化為軟劃分。最后經(jīng)過實(shí)驗(yàn)證明了改進(jìn)的聚類算法比傳統(tǒng)的K均值聚類收斂速度有了很大提高，提高了算法的執(zhí)行效率。
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