软件导刊
軟件導刊
연건도간
Software Guide
2015年
11期
48-51
,共4页
K-means聚类算法%Kruskal算法%轮廓系数法%IQR%商业智能
K-means聚類算法%Kruskal算法%輪廓繫數法%IQR%商業智能
K-means취류산법%Kruskal산법%륜곽계수법%IQR%상업지능
针对K-means聚类算法,结合市政绩效评估的需要进行改进.以稳定K-means聚类算法中心和选取最优聚类个数为目的,提出基于Kruskal算法和轮廓系数法的K-means聚类算法.针对区县不同结构实际市政绩效评估数据,按照商业智能和IQR规则进行预处理,然后利用改进的K-means聚类算法对预处理后的数据进行聚类分析.实验结果表明,该算法能够有效地确立各市政事件、部件的发生频数等级,帮助市政管理者发现各市政事件、部件之间关联关系,提高其科学决策能力.
針對K-means聚類算法,結閤市政績效評估的需要進行改進.以穩定K-means聚類算法中心和選取最優聚類箇數為目的,提齣基于Kruskal算法和輪廓繫數法的K-means聚類算法.針對區縣不同結構實際市政績效評估數據,按照商業智能和IQR規則進行預處理,然後利用改進的K-means聚類算法對預處理後的數據進行聚類分析.實驗結果錶明,該算法能夠有效地確立各市政事件、部件的髮生頻數等級,幫助市政管理者髮現各市政事件、部件之間關聯關繫,提高其科學決策能力.
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