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第一章绪论
第二章数据挖掘及聚类分析理论
第三章基于模拟退火的K均值聚类算法
第四章基于模拟退火的K调和均值聚类算法
第五章基于模拟退火的K调和均值聚类算法的应用
第六章总结和展望
参考文献
致谢
攻读学位期间所取得的相关成果
甄晓敏;
河北工业大学;
均值算法; 数据挖掘;
机译:基于大数据挖掘的改进K均值算法在燃煤电厂机组能耗分析中的应用
机译:MapReduce环境中基于改进并行k均值算法的大规模场景图像检索新方法
机译:改进的K均值算法在大数据挖掘预测中的应用
机译:数据挖掘算法在旋转机械诊断指标的改进和综合中的应用。
机译:利用改进的k均值算法鉴定了复杂块中机械油回收效率的主要控制因素
机译:一种改进的K均值算法 - 双层K均值算法
机译:用于理解和改进影响地面延误计划的决策的数据挖掘。
机译:改进的数据挖掘算法选择在数据挖掘中的应用
机译:基于改进的K均值算法的网络流量分类方法和系统
机译:具有改进的数据挖掘算法选择的数据挖掘应用程序
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