《表3 K-Means聚类结果》

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《基于Stacking模型融合的工程机械核心部件寿命预测研究》

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使用K-Means聚类无须进行模型的训练，无监督学习效率高，处理大数据集，算法保持可伸缩性和高效性当簇接近高斯分布时，效果较好[10]。本文利用优秀的特征进行聚类，使用最小距离分类器MDC进行测试获得最佳K均值聚类k值为5，结果得分如表所示。