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论文《基于改进K-means聚类算法的组合模型建模》提出了一种结合改进K-means聚类方法的组合模型构建策略。该研究旨在提升传统K-means算法在数据分类和模式识别中的准确性与稳定性。通过优化初始聚类中心选择和迭代过程，提高了模型的收敛速度和聚类效果。该方法应用于过程控制领域，有效提升了系统建模的精度与可靠性，为复杂工业过程的智能分析提供了新思路。 文档为pdf格式，0.38MB，总共5页。
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- 基于改进K-means聚类算法的组合模型建模 - 第23届过程控制会议.pdf
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