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葡萄酒质量分析系统69
基于模式识别方法的葡萄酒质量预测研究60(3) 对聚类算法进行研究，特别是针对划分的聚类算法，详细研究了 K-Means 聚类算法。(4) 设计并实现 KNN 和 K-Means 算法结合使用的实验，采用米尼奥大学(Universityof Minho, Guimar)提供的 Wine Quality 数据作为实验数据。通过反复实验，分别得到两组数据: 1) KNN 的运算时间; 2) KNN K-Means 混合算法的运算时间和误差率。 并对这两组数据进行分析，结果表明，使用 K-Means 会出现误差，为了降低误差率，必须要提高 K-Means 算法的 K，但同时就会提高混合算法的整体运算时间，所以，
