针对移动网络技术日益复杂的发展，为辅助网络运营商实现对移动网络的有效管理，提高对网络数据评估和优化的能力，通过无监督学习技术，提出一种基于关键性能指标（KPI）的特征提取法，对LTE小区进行模式聚类。通过对不同维度LTE小区样本数据特征的分析，对比自组织（SOM）神经网络和k-means算法的聚类表现，验证两种无监督学习聚类算法之间的优缺点。仿真结果表明，k-means与SOM在具有低维、高维数据集的不同小区中存在显著差异，分析实验数据总结出其中规律性。
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