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基于K-Means算法识别高价值B站UP主的研究.docx

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简介：
本文利用K-Means聚类算法对哔哩哔哩平台上的UP主进行分类研究，旨在识别具有高商业价值的内容创作者群体。 大数据挖掘课程作业的目标是利用聚类和分类技术来识别B站上具有高价值的UP主。通过对B站UP主视频播放数据（包括点赞量、播放量及留言反馈等）进行分析，可以对这些UP主进行分组，并将他们划分为不同价值水平的群体。文中主要使用K-Means聚类算法来进行分类，以揭示不同UP主的价值差异，并据此推荐高价值的UP主给用户和平台。实验结果表明，这种方法具有良好的分类效果。

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  • 基于K-Means算法识别高价值B站UP主的研究.docx
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    本文利用K-Means聚类算法对哔哩哔哩平台上的UP主进行分类研究，旨在识别具有高商业价值的内容创作者群体。 大数据挖掘课程作业的目标是利用聚类和分类技术来识别B站上具有高价值的UP主。通过对B站UP主视频播放数据（包括点赞量、播放量及留言反馈等）进行分析，可以对这些UP主进行分组，并将他们划分为不同价值水平的群体。文中主要使用K-Means聚类算法来进行分类，以揭示不同UP主的价值差异，并据此推荐高价值的UP主给用户和平台。实验结果表明，这种方法具有良好的分类效果。
     
  • 基于K-means算法的航空公司客户价值分析研究
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    本研究运用K-means聚类算法对航空公司客户的消费行为进行分类，旨在深入挖掘不同类别客户的潜在价值，为航空公司提供个性化服务和精准营销策略建议。 文档、数据以及代码一应俱全！解压后即可使用，将code直接导入Spyder环境运行。如果不想更改路径就可立即使用，请将其解压到桌面并运行。所有内容是基于网络资料综合整理，并结合本人经验进行了相应修改。
     
  • 高效的MapReduce K-means并行算法研究
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    简介：本文探讨了一种基于MapReduce框架下的高效K-means并行算法，旨在优化大规模数据集上的聚类分析效率与准确性。 为了解决K-means算法在初始值选取上的依赖性、收敛速度慢以及聚类精度低等问题，并应对处理海量数据时出现的内存瓶颈问题，本段落提出了一种基于MapReduce框架的高效并行化K-means算法。 该方案结合了K选择排序方法进行高效的采样过程以提高效率；通过样本预处理策略获取初始中心点；使用权值替换的方法更新迭代中的中心点。此外，还通过对Hadoop集群配置调整来进一步优化算法性能和运行速度。 实验结果表明，所提出的算法在收敛性、准确率以及加速比方面均表现出色，并且整体的计算效率得到了显著提升。
     
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  • 基于SIFT、K-means和SVM的场景识别研究报告
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    本报告探讨了利用SIFT特征提取、K-means聚类及SVM分类器实现高效场景识别的技术方法，并分析其在不同数据集上的性能表现。 本段落提出了一种基于SIFT特征结合K-means聚类与支持向量机（SVM）的场景图形分类系统理论框架。通过实验测试不同聚类数目对准确率的影响，并与其他机器学习方法的效果进行了比较。结果显示，所提出的基于SIFT、K-means和SVM的场景分类方法在准确性方面接近于其他机器学习方法的表现。
     
  • 改良版K-means算法研究
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  • 基于K-Means算法的航空公司的价值评估分析
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    本研究运用K-Means算法对航空公司进行聚类分析，并在此基础上评估各公司市场价值，为投资者提供决策依据。 基于K-Means算法的航空公司价值分析：文档+代码
     
  • 基于改进k-Means算法的文本聚类研究
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    本研究提出了一种改进的k-Means算法应用于文本数据聚类，旨在提高聚类效果和效率，为文本挖掘提供新的解决方案。 本段落基于密度的概念对每个点（文本）按密度大小排序，并通过自适应选择最佳的密度半径来确定最大的点集密度。选取具有较高且合理密度的点作为聚类的初始中心，从而优化了中心点的选择过程，使k-means算法能够从一个更优的状态开始运行。
     
  • 关于K-means聚类中k值选择的改进算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了在K-means聚类分析过程中如何有效选择初始参数k的方法，并提出了一种改进算法以优化聚类效果。 在空间聚类算法的应用过程中，选择合适的[k]值对于提升聚类效果至关重要。传统的K-均值算法需要预先设定聚类数k，但在实际应用中确定这个数值往往存在困难。手肘法虽然是一种常用的决定最佳k值的方法，但其“拐点”的识别有时并不明确。 针对这一问题，本段落提出了一种改进的ET-SSE算法，该方法结合了指数函数性质、权重调节和偏置项等策略，并基于手肘法的基本原理进行了优化。通过在多个UCI数据集上进行实验并与K-均值聚类算法对比后发现，新提出的k值选择算法能够更快且更准确地确定最佳的[k]值，从而改进了传统的手肘法性能。