计算机系统应用
計算機繫統應用
계산궤계통응용
APPLICATIONS OF THE COMPUTER SYSTEMS
2010年
7期
171-174
,共4页
信息熵%蚁群算法%聚类%客户细分%应用
信息熵%蟻群算法%聚類%客戶細分%應用
신식적%의군산법%취류%객호세분%응용
传统的蚁群聚类算法需设置较多参数,且聚类时间较长.基于信息熵的蚁群聚类算法通过信息熵改变蚂蚁拾起和放下数据的规则,减少了参数的设置、缩短了聚类的时间,将其应用于客户细分,并且与采用传统的蚁群聚类算法得到的细分结果进行比较分析,实验表明.基于信息熵的蚁群聚类算法可以加快客户细分的聚类进程.
傳統的蟻群聚類算法需設置較多參數,且聚類時間較長.基于信息熵的蟻群聚類算法通過信息熵改變螞蟻拾起和放下數據的規則,減少瞭參數的設置、縮短瞭聚類的時間,將其應用于客戶細分,併且與採用傳統的蟻群聚類算法得到的細分結果進行比較分析,實驗錶明.基于信息熵的蟻群聚類算法可以加快客戶細分的聚類進程.
전통적의군취류산법수설치교다삼수,차취류시간교장.기우신식적적의군취류산법통과신식적개변마의습기화방하수거적규칙,감소료삼수적설치、축단료취류적시간,장기응용우객호세분,병차여채용전통적의군취류산법득도적세분결과진행비교분석,실험표명.기우신식적적의군취류산법가이가쾌객호세분적취류진정.
