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针对传统K-means算法聚类结果受初始值影响、迭代次数多和易出现局部最优解的弊端，研究改变初始值的选择，并采用三角形三边关系定律减少迭代次数对算法作进一步改善．通过数据对比了传统算法与改进算法，结果表明改进算法有较高的准确率．最后，通过实例为电厂的煤种选择提供了参考．
改进的K-means算法在电厂煤质分析中的应用
【摘 要】
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针对传统K-means算法聚类结果受初始值影响、迭代次数多和易出现局部最优解的弊端，研究改变初始值的选择，并采用三角形三边关系定律减少迭代次数对算法作进一步改善．通过数据对
【机 构】
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上海电力学院经济与管理学院,镇江谏壁电厂能源部
【出 处】
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上海电力学院学报
【发表日期】
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2015年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金（71271065）.
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