《表3 算法运行结果比较：基于距离和密度的d-K-means算法》

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《基于距离和密度的d-K-means算法》

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2)在weather数据集上的测试weather数据集包括美国气象局2018年9月12日的交通要塞测量数据及所属类别，数据分布离散，低密度区域数据较多。实验根据对湿度和华氏温度两个特征对这些地点进行分类，相同地，对湿度和华氏温度进行了归一化处理。表2为weather数据集；图7为数据分布图。将d-K-means与K-means、K-means++、文献[10，11]算法在weather数据集上运行，所得聚类结果及准确率如表3所示。