《表8 改进前算法的聚类结果表Tab.8 Clustering result table of the previous algorithm》

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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》

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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。