《表2 聚类结果Tab.2 Clustering results》

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《基于数据挖掘和人工神经网络的厌氧产气模型构建》


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测量出的试验数据由于多种原因，不可避免地会出现一些误差。为了提高模型的精度，需要去掉其中的错误数据。本试验拟采用K平均聚类算法筛选原始数据，设置初始聚类中心为6，聚类结果如表2所示。1、2、3、4、5、6聚类中包括的数据总数分别为22、6、26、1、20、8。可以看出，聚类中心4的数据仅有1个，小于总数据量的1.5%，因此舍弃第4个聚类中心。之后利用欧几里得度量计算聚类中心与数据点之间的距离，经过计算之后，在收集到的数据中最终得到81组有效数据，采用该81组数据建立模型。

图表编号XD0051364900    严禁用于非法目的
绘制时间2019.01.01
作者温沁雪、李奕芯、杨硕、党宁、甘硕儒、李慧莉、陈志强
绘制单位哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室、中国建筑西南设计研究院有限公司、哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室、兰州理工大学土木工程学院、哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室、兰州理工大学土木工程学院、哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室、兰州理工大学土木工程学院
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