互联网环境下的数据信息量日趋增多，增加了数据挖掘的难度。为了更好地对数据信息进行挖掘和提取，可以引入机器学习的技术和方法，构建基于机器学习的K-means聚类算法和数据预处理相结合的框架。本文以校园一卡通消费数据为研究对象，结合数据信息的特征和规律，对数据信息进行脱敏处理、清洗、规约和集成等操作，进一步对数据进行整合和优化，较好地实现数据挖掘价值的最大化。
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