计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2013年
8期
27-31
,共5页
密度偏差抽样%划分聚类%层次聚类%信用
密度偏差抽樣%劃分聚類%層次聚類%信用
밀도편차추양%화분취류%층차취류%신용
density biased sampling%partition clustering%hierarchical clustering%credit
针对层次聚类方法与K-Means聚类方法的一些不足,提出了一种基于密度偏差抽样的改进聚类分析算法DS-Ward,该算法能够自动获得中心点和聚类数,能够在计算量减少的情况下得到较为可靠的结果.通过基于该方法的卖方信用聚类分析模型对实际数据进行分析,以发现不同类别卖方的销售信用特点.
針對層次聚類方法與K-Means聚類方法的一些不足,提齣瞭一種基于密度偏差抽樣的改進聚類分析算法DS-Ward,該算法能夠自動穫得中心點和聚類數,能夠在計算量減少的情況下得到較為可靠的結果.通過基于該方法的賣方信用聚類分析模型對實際數據進行分析,以髮現不同類彆賣方的銷售信用特點.
침대층차취류방법여K-Means취류방법적일사불족,제출료일충기우밀도편차추양적개진취류분석산법DS-Ward,해산법능구자동획득중심점화취류수,능구재계산량감소적정황하득도교위가고적결과.통과기우해방법적매방신용취류분석모형대실제수거진행분석,이발현불동유별매방적소수신용특점.
For some shortcomings of the hierarchical clustering method and K-Means clustering method, an improved clustering algorithm called DS-Ward is proposed, which based on density biased sampling analysis. The algorithm can automatically generate the center and number of clusters, it can obtain reliable results in the case of reducing the amount of calculation. Through seller’s credit clustering model based on this method, the seller’s sales characteristics of different categories can be found in actual data analysis.
