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从企业产品数据管理需求的现状出发,针对数据挖掘中经典的k-means算法中存在的不足并考虑到PDM系统中存在的数据量相当大、数据类型复杂等现实问题,参考采用多次取样一次聚类寻找最优解的改进算法,并通过模拟系统实验验证该算法的稳定性及效果有显著的改善。
基于数据挖掘的一种聚类分析方法在PDM系统中的应用研究
【摘 要】
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从企业产品数据管理需求的现状出发,针对数据挖掘中经典的k-means算法中存在的不足并考虑到PDM系统中存在的数据量相当大、数据类型复杂等现实问题,参考采用多次取样一次聚类
【机 构】
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无锡城市职业技术学院
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2016年11期
【基金项目】
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无锡市教育科学“十二五”规划立项课题《非标企业PDM管理系统的实践与研究》（编号：J/D/2014/025）资助
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