仪器仪表用户
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의기의표용호
MAIN CONTENTS
2010年
4期
54-55
,共2页
K均值算法%聚类中心%自适应%工况划分
K均值算法%聚類中心%自適應%工況劃分
K균치산법%취류중심%자괄응%공황화분
本文介绍了改进K均值聚类算法的基本原理及应用.通过优化了初始聚类中心和可自适应调整到最佳值,改进的K均值聚类法和原始K均值法相比具有更高的分类准确率及更强的无监督自学习能力.并将此方法应用于基于实时数据的电厂工况划分,实验结果理想.
本文介紹瞭改進K均值聚類算法的基本原理及應用.通過優化瞭初始聚類中心和可自適應調整到最佳值,改進的K均值聚類法和原始K均值法相比具有更高的分類準確率及更彊的無鑑督自學習能力.併將此方法應用于基于實時數據的電廠工況劃分,實驗結果理想.
본문개소료개진K균치취류산법적기본원리급응용.통과우화료초시취류중심화가자괄응조정도최가치,개진적K균치취류법화원시K균치법상비구유경고적분류준학솔급경강적무감독자학습능력.병장차방법응용우기우실시수거적전엄공황화분,실험결과이상.
