《表7 最终聚类结果表Tab.7 Final cluster result table》
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《基于改进的K-means聚类算法的汽车市场竞争情报分析》
将本文样本数据分别代入杨善林等[14]构造的距离代价函数与本文改进的新距离代价函数中,通过对比两种算法聚类后样本点到其所在类簇聚类中心的欧氏距离,比较两种算法的优劣。将样本数据应用到改进后距离代价函数并进行聚类分析得到结果(表7),K值为3。将数据代入改进前的距离代价函数得到K值为4,其聚类结果如表8所示。
图表编号 | XD0040103600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.02.01 |
作者 | 马廷博、刘太安、徐建国、刘欣颖 |
绘制单位 | 山东科技大学计算机科学与工程学院、山东科技大学计算机科学与工程学院、山东科技大学信息工程系、山东科技大学计算机科学与工程学院、山东科技大学信息工程系 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |