《表7 kmeans聚类结果》

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《聚类集成技术在地铁站点类型研究中的应用》

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此外，由于集成聚类结果是在几个基聚类的基础上产生的，它综合了多种算法的特性，同时也带来了相对于单个算法集成聚类计算量更大的问题.因此聚类集成比较适用于高维度的数据集，由于高维度的数据内在特性总是比较复杂，而集成可以从多角度反映数据集的结构；还可以用于虽然数据是低维度，但是簇结构比较难发现的数据集，这种时候使用集成就可以提高划分的稳定性和准确性.