平衡数据的快速高效聚类算法-研究论文

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文件名称：平衡数据的快速高效聚类算法-研究论文
文件大小：612KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-06-10 09:15:31
Clustering; K-means algorithm; Bee 聚类分析是统计分析、机器学习、模式识别、数据挖掘、图像分析和生物信息学的主要技术。 K-means 算法是最重要的聚类算法之一。 然而，k-means 算法需要大量的计算时间来处理大数据集。 在本文中，我们开发了更有效的聚类算法来克服这一缺陷，称为快速平衡 k-均值 (FBK-means)。 该算法不仅像 k-means 算法一样产生最好的聚类结果，而且需要更少的计算时间。 该算法在平衡数据的情况下运行良好。