【论文】腰椎后路融合内固定术后感染的多因素logistic回归分析

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发表于 2021-1-5 09:28 |只看该作者 |倒序浏览

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K-Means算法是一种经典的无监督聚类分析算法,具有运行速度快易于实现等优点,但使用该算法时需要指定聚类数目,且质心的选择具有不确定性。针对上述不足,提出一种基于最大最小距离和BWP指标相结合的K-Means算法。通过对UCI数据库中的4个数据集仿真实验的结果表明,所提出的改进算法在算法的准确率、聚类效果两方面均优于传统的K-Means算法以及基于最大最小距离的K-Means算法。