首页 > 《电力设备》 > 2018年29期 > 大数据聚类算法研究（汽车类的）

大数据聚类算法研究（汽车类的）

在线阅读下载PDF 导出详情

摘要摘要本文分析了汽车行业基于不同思想的各类大数据聚类算法，用户应该根据实际应用中的具体问题具体分析，选择恰当的聚类算法。聚类算法具有非常广泛的应用，改进聚类算法或者开发新的聚类算法是一件非常有意义工作，相信在不久的将来，聚类算法将随着新技术的出现和应用的需求而在汽车行业得到蓬勃的发展。

DOI kd2lvnwk46/2613886

作者赵海云1王艳霞2

机构地区（1.长城汽车股份有限公司天津300462；2.长城汽车股份有限公司天津哈弗分公司天津300309）

出处《电力设备》 2018年29期

关键词汽车大数据聚类算法划分

分类 [电气工程][电力系统及自动化]

出版日期 2018年12月22日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

相关文献

1王文涛,陈志,陈董秀. 基于流数据聚类算法的电力大数据异常检测.建筑技术科学,2020-08.
2黄孝. 数据流聚类算法分析.教育学,2007-05.
3张莉. 基于横糊聚类的案例聚类算法研究.教育学,2009-04.
4倪丹. 混合属性数据聚类算法改进.建筑设计及理论,2018-06.
5郑诚;俞青云. 基于kNN的聚类算法研究.教育学,2016-08.
6周峰. 大数据聚类算法在配电网负荷分析上的应用.建筑设计及理论,2018-12.
7史超. 数据挖掘中聚类算法的分析与实践.通信与信息系统,2009-05.
8彭厚文;杨爽;何凤成. 基于聚类算法的并行化研究.计算机科学与技术,2009-10.
9刘欢. 基于Sollin算法的快速聚类研究.教育学,2015-01.
10金涛1，王路飞2，王承志3. 基于可控聚类边缘计算算法的实时大数据流研究与分析.,2023-05.

来源期刊

电力设备

电力设备

相关推荐

同分类资源更多

相关关键词

汽车大数据聚类算法划分

返回顶部