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means算法

基于K- means聚类的微博用户活跃度研究。采用K- means聚类算法对用户进行聚类分析。关键词。微博 K- means聚类算法用户活跃度社交网络平台。

means算法Tag内容描述：<p>1、基于K- means聚类的微博用户活跃度研究摘要：以新浪微博用户为例，分析用户的相关数据，根据用户的粉丝数量、关注数量、发博文数量三个基本属性，采用K- means聚类算法对用户进行聚类分析，构建出用户活跃度聚类模型，为进一步的如何提升用户活跃度研究及采取相应措施保持、提高用户活跃度提供依据。下载关键词：微博 K- means聚类算法用户活跃度社交网络平台中图分类号：TP311.1；F49 文献标识码：A 在现今的日常生活中，微博作为一种新型的社交网络平台以其简单易用的用户平台、普遍的用户群、海量的实时信息和爆发式的传播方式，。</p><p>2、ThealgorithmofKmeans 主要内容 Kmeans实战聚类算法简介 Kmeans算法详解 Kmeans算法的缺陷及若干改进 Kmeans的单机实现与分布式实现策略聚类算法简介 1 2 3 聚类的目标将一组向量分成若干组组内数据是相似的而组间数据是有较明显差异与分类区别分类与聚类最大的区别在于分类的目标事先已知聚类也被称为无监督机器学习聚类手段传统聚类算法划分法。</p>

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