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[期刊] 商业时代
[作者]
商业集聚区能为消费者提供更加专业的、多样化的服务,其功能地位日益显著,而自身存在的同质性严重、高模仿性、不诚信、规划不利等问题严重制约了商业集聚的汇集客流的能力。通过加强印象管理有利于帮助商业集聚区管理者解决这些问题,开发组织印象管理的评价工具是开展这些工作的基本前提。本文通过文献整理和专家访谈形成测度氛围、环境、服务等八个维度的初始量表,通过预调研剔除因子载荷较低的题项,通过对北京市高碑店、十里河、金源时代、燕莎等商业集聚的进一步调研,构建了测度商业集聚印象的最终量表,并分析了不同类型商业集聚区在商业集聚印象分类上的区别。
关键词：
商业集聚 商业集聚印象 因子分析 量表
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
詹春霞 王荣波 黄孝喜 谌志群
【目的】针对CFSFDP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)算法利用局部密度和距离的乘积选择聚类中心而导致聚类结果不理想的问题进行改进。【方法】提出一种基于粒子群算法的CFSFDP算法,通过粒子群算法寻找CFSFDP算法中的最佳局部密度和距离阈值,得到相对较高的局部密度和距离的聚类中心,减少离散点对数据中心选取的影响,并在某高考咨询平台提供的考生问题库中随机选取数据集进行试验。【结果】实验结果表明,在不同的数据集中,本文算法相对于基本的
关键词：
CFSDFP 聚类中心 粒子优化群算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
张维群
文章在信息技术迅速发展的背景下,研究针对海量数据计算机软硬件存储、分析的不足。通过研究海量数据下变量关联问题,构造了基于海量数据的学习算法,并通过数据模拟了该算法的应用原理。
关键词：
海量数据 变量聚类 学习算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华 张贝贝
文章基于谱聚类算法，首先利用拉普拉斯矩阵的特征值构造聚类个数变点图，给出了确定聚类个数的直观方法，然后对优化目标引入聚类个数惩罚项，定量探讨聚类个数的选择，最后针对多元数据，通过修订距离矩阵处理成对约束信息，并基于距离矩阵构造了三种自适应相似度矩阵，再进行谱聚类。数值模拟结果显示：对于确定聚类个数，聚类个数变点图直观、有效，而惩罚法依赖惩罚项的权重参数，具有一定主观性；三种自适应谱聚类算法均有效，对成对约束信息处理方便、适应面广，稳定自适应谱聚类对近邻个数的选取更稳健。
关键词：
谱聚类 聚类个数 成对约束 自适应
[期刊] 运筹与管理
[作者]
江文奇 牟华伟
类内距离和类间距离数值量级差异性导致两类距离无法直接融合，进而影响了FCM聚类模型设计。首先，本文全面回顾了经典和改进型的FCM聚类模型，构建了类内距离和类间距离迹的关系模型，分别从类内类间距离的变化不一致性和量级差异性两个方面分析了现有FCM聚类模型的不足；其次，运用高斯核距离替代传统的欧式距离来表征类内类间距离，基于最小化类内紧凑度与类间分离度差的思想，设计了类内类间距离平衡方法，提出了一种改进的FCM聚类目标函数与算法；最后，运用算例说明了本方法的有效性和优越性。
关键词：
FCM 聚类分析 高斯核
[期刊] 物流技术
[作者]
冀德刚 魏俊萍 贾鹂
建立了物流运输中运输路径优化的数学模型,并针对物流运输路径优化的实际特点,提出了一种基于聚类和种子进化算法的车辆路径选择(VRP)优化的复合算法,同时通过实验分析,说明了该算法能够降低算法的输入量,同时提高了收敛速度,具有一定的可行性和有效性。
关键词：
VRP K-means聚类 种子进化算法
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
张素智 杨芮 陈小妮 李鹏辉
近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类是基于数据点间消息传递的算法,主要通过数据间的相似度实现聚类.与传统的聚类方法相比,AP聚类无需事先给定聚类数目就可实现聚类,因此具有快速高效的优点,然而在处理高维复杂数据集时存在随着聚类效率提升而准确度不高的问题.为改善AP聚类算法的效率和精度,提出基于类内和类间距离的粗粒度并行AP聚类算法——IOCAP.首先引入粒度思想将初始数据集划分成多个子集;其次对各子集结合类内和类间距离进行相似度矩阵的改进计算,最后基于MapReduce模型实现改进后的并行AP聚类.在真实数据集上的实验表明,IOCAP算法在大数据集上有较好的适应性,能在保持AP聚类效果的同时有效地提升算法精度.
[期刊] 图书情报工作
[作者]
高劲松 张俊丽
利用模糊C均值算法解决文本聚类问题时,随机选取的初始聚类中心和聚类数会导致不同的聚类结果,且容易陷入局部最优。提出利用粒子群优化算法确定模糊C均值的初始聚类中心,并通过向量空间模型和特征提取,再利用模糊C均值进行文档聚类。实验表明,这种基于粒子群的模糊C均值聚类算法迭代次数少,能解决经典模糊C均值算法对初始值敏感和易陷入局部极小的缺点,且聚类速度和效果得到明显提高。
关键词：
模糊C均值 粒子群 文本聚类
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁静国 姜金贵
介绍了蚁群聚类算法的原理,建立了省域物流发展评价指标体系,同时结合黑龙江省的物流发展情况,应用蚁群算法进行实证研究,并对结果进行分析,从而为科学制定黑龙江省省域物流规划提供了依据。
关键词：
蚁群算法 聚类 省域物流
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
韩东红 宋明 张宏亮 王佳茜 王嘉兴 王国仁
不确定性的出现使传统算法无法直接用于聚类不确定数据流。该文提出一种不确定数据流环境下基于密度的聚类算法,其中提出不确定度的概念以衡量不确定数据的分布信息,并在改进面向确定数据的聚类算法DENCLUE的基础上,提出一种可处理数据不确定度的UDENCLUE算法,以降低数据的不确定性对聚类结果产生的影响;提出滑动窗口下基于密度的不确定数据流聚类算法USDENCLUE,通过聚类特征指数直方图技术实现快速剪枝,可以高效处理噪音数据、演化数据流并生成任意形状的簇;采用真实数据集及人工合成数据集对USDENCLUE与C
关键词：
不确定数据流 聚类 密度 滑动窗口
[期刊] 统计与决策
[作者]
尹楠
文章介绍了基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法,并对模型进行了简化,运用案例分析了该模型在经济管理领域中的应用,利用可视化的图形展示了研究样本的概率密度。
关键词：
高斯混合模型 概率密度 聚类
[期刊] 统计与决策
[作者]
李振东 李飞
对数据集进行聚类分析的过程中,由于数据属性包含的个性信息有差异,导致数据属性在聚类过程中的作用会有差异。因此需要对属性进行加权,以减少包含共性较多的属性对聚类结果的影响。目前粗糙集加权研究仅用于属性值为少数离散值的情况。提出了基于粗糙集指数加权算法,对原始数据集进行预处理,并设计实验,验证了该算法能够有效提高聚类算法的正确率。
关键词：
粗糙集加权 指数变换 聚类算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
尹楠
文章介绍了基于高斯混合模型的期望最大化聚类算法,并对模型进行了简化,运用案例分析了该模型在经济管理领域中的应用,利用可视化的图形展示了研究样本的概率密度。
关键词：
高斯混合模型 概率密度 聚类
[期刊] 物流技术
[作者]
吴天行 郭键
首先阐述了传统的基于相似巷道的订单分批模型的原理,然后根据图论和聚类分析的相关原理,建立了基于图论的聚类算法订单分批模型,最后通过一个实际的算例,以最小拣选路径为目标函数,分别对未分批订单、基于巷道相似性分批的订单和基于图论的聚类算法分批的订单结果进行了比较,从而论证了该算法的有效性。
关键词：
拣选作业 订单分批 图论 聚类分析
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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