《表1 传统K-means和改进算法在2类数据集聚类效果比较Tab.1 Comparison of clustering effect with traditional K-means and imp

《表1 传统K-means和改进算法在2类数据集聚类效果比较Tab.1 Comparison of clustering effect with traditional K-means and imp   提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
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《基于Spark框架的改进并行K-means算法研究》


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实验首先在单机上对传统K-means算法和改进的算法在聚类效果性能上进行对比，具体结果可见表1。从结果对比发现，改进算法在Iris和Wine数据集上准确率方面都优于传统K-means算法。

图表编号XD0015511900    严禁用于非法目的
绘制时间2018.02.28
作者邓青、杨宁
绘制单位山西轻工职业技术学院、山西云时代技术有限公司
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