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k均值算法是众所周知的算法来聚类分析,最初被称为forgy的研究(forgy 1965)之一,它已被广泛地应用于各个领域,例如市场分割等(Li等人,2009)。 k均值算法用于分区是根据集群中的对象的平均值,并且主要步骤如下:

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K 意味着算法是用于一串的分析的著名的算法之一,最初称为 Forgy 的调查 ( Forgy 1965),它在各种地广泛被使用了例如市场 segmentation 等等( 李等等。2009 年 )。用于分割的 K 意味着的算法依据物体在一串中的平均的价值,以及主要步骤是如下:

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K-均值算法是一个知名算法的聚类分析,最初称为 Forgy 的研究 (Forgy 1965 年),和它被广泛使用在市场细分等 (李 et al.2009年) 等各个领域。分区的 K-均值算法基于在群集中,对象的均值和主要步骤,如下所示:

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K手段算法是叫作Forgy的研究群分析的知名的算法,最初的其中一种(Forgy 1965),并且它广泛地使用了以各种各样的领域例如市场细分化等(李等2009)。分成的K手段算法根据对象的平均值在群的,并且主要步是如下:

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K意味算法是其中一种知名的算法为群分析,最初以Forgy的研究 (Forgy著名1965年),并且它广泛地使用了以各种各样的领域例如市场细分化等。 (李等。 2009年). K意味算法为分成根据对象的平均值在群,并且主要步是如下:
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