论文《面向限制K-means算法的迭代学习分配次序策略》提出了一种改进的K-means聚类方法。该方法通过引入迭代学习机制，优化样本分配次序，提升聚类效果。研究针对传统K-means算法在处理复杂数据时的不足，设计了动态调整策略，有效提高了算法的收敛速度和聚类精度。该成果适用于多种实际应用场景，具有较高的理论价值和应用前景。
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