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摘要
针对机动通信网络规划中的网络划分需求，提出了一种基于加权K-means聚类算法的网络自动划分方法。算法通过采用Elbow方法确定聚类数量，并在初始聚类中心选择中考虑了节点连通度，克服了传统K-means算法初始聚类中心的不确定性，通过对不同特征分配相应权重，进一步提升了聚类效果。实验结果表明，该算法在机动通信网络自动划分中具有良好的准确率，为后续网络规划提供了基础支撑。
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针对机动通信网络规划中的网络划分需求，提出了一种基于加权K-means聚类算法的网络自动划分方法。算法通过采用Elbow方法确定聚类数量，并在初始聚类中心选择中考虑了节点连通度，克服了传统K-means算法初始聚类中心的不确定性，通过对不同特征分配相应权重，进一步提升了聚类效果。实验结果表明，该算法在机动通信网络自动划分中具有良好的准确率，为后续网络规划提供了基础支撑。
