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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋凯 李秀霞 赵思喆
[目的/意义]针对CTM模型与K-means算法在文本聚类中存在的不足,提出将二者融合的CKM算法。该算法利用CTM模型确定聚类数和初始聚类中心,利用K-means算法进行聚类。[方法/过程]以Web of Science为数据来源,建立涵盖6个主题的多学科文献集,以F值为评价指标,利用R语言中的k-means函数和topicmodels包,比较K-means算法、CTM模型、CKM算法的聚类效果。[结果 /结论]结果表明,与单纯使用K-means算法、CTM模型相比,CKM算法的聚类效果更优,稳定性更好
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵宏燕 赵越
文章针对K-means聚类算法中属性权重不确定且易变的特性对聚类结果产生影响的问题，提出一种结合偏序集思想、利用属性优先程度代替精确权值的变权K-means聚类算法。首先，将属性按优先程度大小排序，构建含有权重次序的加权欧氏距离公式；其次，进行线性关系转换，并用矩阵形式表示，在列的累加基础上比较大小、迭代归类；最后，援引iris数据集进行检验。结果表明，该方法在实践中能较好地避免权重不确定带来的影响，验证了改进后算法的有效性和准确性。
关键词：
偏序集 K-means聚类 变权
[期刊] 地域研究与开发
[作者]
闫丽洁 张嫣文 鲁鹏 陈盼盼 张莉 王霞
选择聚落面积、文化层厚度、重要遗物、重要遗迹四大影响聚落规模等级的因子作为参评因子,通过数据预处理、数据归一化操作,利用K-means聚类方法对华夏文明核心区——环嵩山地区在裴李岗、仰韶、龙山、夏商4个时期的聚落规模等级进行划分。结果表明:(1)不同时期一级聚落的面积越来越大,在每个文化时期聚落中所占的比例却是越来越小。(2)各个文化时期的聚落数量有明显的等级分布特点,呈金字塔型层级结构,等级越高数量越少,等级越低数量越多。(3)裴李岗时期聚落等级规模之间的差异不明显。仰韶时期,聚落规模等级开始出现,龙山时期聚落规模等级进一步分化,夏商时期聚落规模等级最终形成。K-means聚类方法是早期聚落规模等级划分的科学有效的定量方法,可为区域文明化进程及聚落分布形态、聚落功能等问题研究提供重要依据。
[期刊] 河北经贸大学学报
[作者]
杜巍 赵春荣 黄伟建
聚类分析是数据挖掘的一种重要方法,将它应用在客户细分中,可以识别出不同的客户群,从而针对不同的客户群制定相应的营销政策,使企业效益最大化。针对聚类分析中k-means算法的不足,运用改进的聚类算法对旅游业客户进行细分,从而使企业能够更合理地细分、规划客户群组,针对不同需求的客户群体进行区别对待,得到了较好的效果,验证了改进算法的可行性和高效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张发明
针对传统信用评价方法多是静态评价的不足,本文提出了一种融合SOM与K-means算法的动态信用评价方法。文章首先对动态信用评价问题进行了介绍,并利用E-TOPSIS方法对单时点下的静态信息进行集结,以确定被评价对象的信用评价值;然后在融合SOM算法和K-means算法各自优势的基础上,提出了SOM-K算法的原理和步骤;最后以SOM-K算法对被评价对象进行聚类,并确定相应信用等级。文章最后进行了实例验证。验证结果表明,该方法能够较好地克服静态信息下由于信息突变造成评价结果失真的问题。
[期刊] 物流技术
[作者]
张守京 李梦丹
为解决重汽维修服务站的选址问题,结合车辆的历史维修数据、行驶轨迹等信息,对选址问题展开研究。首先采用K-means聚类分析方法对车辆的分布状态进行大致的区域划分;其次选择车辆到达较多的区域进行选址,采用集合覆盖模型进行求解,寻找最佳的一组维修站备选点;最后在其他区域以此类推,得到最终的选址结果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
鞠秀芳 孙建军 郑彦宁 潘云涛
认为部分期刊为了追求被引排名,开始操纵期刊的引用。这样的行为影响了期刊引文数据的质量以及利用引文开展的科学研究的可靠性。提出引文年代集中度、自引率、被引密度和引用密度4个引文指标用于识别期刊是否存在操纵引用的行为,并采用数据挖掘中的K-means聚类方法检验指标的有效性,实验结果显示这些指标都达到了较好的识别效果。
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
王晓文 沈思 崔旭
通过引入市场细分理论,突破传统学科服务用户研究方法,对高校图书馆学科服务用户开展市场细分实证研究。采用因子分析和K-Means聚类分析法对学科服务用户进行分类研究,从而获得成熟型用户群、体验型用户群、保守型用户群、边缘型用户群等4个子市场;通过对每个子市场做详细的分析和评价,从学科服务产品设计、服务推广、差异化服务3个方面给出了针对不同子市场的学科服务精准营销策略,以期为高校图书馆学科服务营销提供参考。
[期刊] 世界经济
[作者]
黄薇 任若恩
本研究利用分层K-means聚类方法作为基础分类手段,以双边汇率为核心,以多边汇率为辅助,对97个国家的汇率制度进行了划分。在此基础上,采用Fisher判别分析方法使该制度分类具有良好的可扩展性和继承性。结果表明,在过去三十年里,除了自由浮动与自由落体制度类型外,有效汇率的波动性明显下降,反映出各国愈来愈重视对多边汇率考量。此外,通过对分类结果的分析,本文还证实:不同类型国家间的汇率波动与价格波动间存在显著的同向变动趋势;行使钉住汇率制度类型的发达国家,其汇率变动的灵活性在近年来略有增加;发展中国家对于国际价格和国内价格的管理均弱于发达国家,对于汇率的多边性重视也不及发达国家。本研究为继续开展...
[期刊] 运筹与管理
[作者]
刘泉宏 唐福星
共享单车已日渐成为人们短途出行的重要交通工具，但共享单车市场一贯采用“重投放，轻维护”的发展模式，而共享单车使用中的正常损耗及人为破坏等造成的故障车数量却十分庞大，对其回收修复或报废的任务繁重，这也成了共享单车市场逆向物流亟待解决的难题。该文立足武汉共享单车市场，通过对故障共享单车报废点的聚类分析，基于运输成本导向，使用重心法探寻回收中心最佳选址点，以解决故障共享单车回收成本和效率问题。对模型的模拟验证表明，优化后的回收中心选址点不仅能降低故障共享单车回收成本，而且相比武汉市现有的三个分布较远的回收中心，其总体运营成本更低，故障共享单车回收效率更高，便于共享单车的分区域运营管理。事实证明，基于K-means聚类算法与重心法确定回收中心选址问题不仅操作简单，可行性高，而且方便快捷，相较于现实中单一考虑成本等的选址方式，此模型更能兼顾多方面因素，优势明显。基于K-means聚类算法与重心法来确定回收中心选址，适用于城市的各个区域，选点精确又方便高效，模型具有较强的实用性。
关键词：
共享单车 回收中心 选址优化
[期刊] 经济师
[作者]
王云婷 王巍 李新宁
针对黑龙江省配送中心的选址需求,使用k-means聚类算法对需求点进行分析,通过比较轮廓值得出两种较优划分方案。基于获得的选址方案,在考虑了能对选址问题产生影响的因素基础上,使用层次分析法对该问题进行目标层、准则层、指标层的划分。将各层影响因素两两比较确定了单层权值,进而综合评价得到了指标层的总权值以便于对备选方案进行评分选择,通过实例分析证明了该方法的适用性和可行性。
[期刊] 物流技术
[作者]
张广楠 荀烨 杨祺煊
以战区军事物流基地数量规划问题为研究对象，考虑战区内军事物流基地同后方仓库的业务关系，利用改进Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法，对战区内后方仓库进行空间聚类，并对聚类结果进行分析，以聚类结果中的聚类个数作为战区内军事物流基地数量规划的依据。研究表明，该方法比较科学合理，具有应用价值。
[期刊] 财会月刊
[作者]
夏会 程平 张砾
目前的税收风险管控模型通常是基于税务人员的先验知识构建的,在海量数据环境下模型的实用性、可扩展性和精确性都有较大的局限。为解决这一问题,提出改进的K-means聚类算法。该方法是无监督学习模型,可以在无先验知识的前提下构建指标,快速且精确地对实例进行聚类,将出现明显异常的小类识别为异常,判定其存在税收风险。基于该模型对房地产类企业股权转让中的税收风险进行分析和评估,发现税收风险等级高的企业及其风险疑点,验证了本方法的有效性。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
张琳 牟向伟
随着互联网的发展,网络电子文本的数量急剧增加,这给人们快速高效地从海量数据中挖掘所需要的信息带来了巨大挑战。文本聚类是解决这个问题的一种可行方法。本文在文本聚类的过程中,针对K-means算法在聚类时需要事先指定簇的个数k和k个初始中心点这两方面的不足,采用Canopy+K-means的聚类算法进行中文文本聚类。也就是为了提高K-means的聚类效果,先使用Canopy算法对数据进行“粗”聚类,在得到k值和聚类中心后再使用K-means算法进行“细”聚类。另外,在聚类过程中,为了避免“维灾难”现象,本文基
[期刊] 运筹与管理
[作者]
高文欣 刘升 肖子雅
K-means聚类算法是在数据挖掘和数据分析中一种常用算法,但是其存在依赖初始值和易陷入局部最优值的缺陷,针对这些不足,本文提出一种闪电分叉过程算法优化的K-means聚类,克服聚类算法在初始值选择困难的问题,提高K-means聚类算法的求解精度,降低陷入局部最优的可能性。从UCI数据集中选取6个真实的数据集进行仿真实验,结果表明本文改进后的聚类算法有更好的求解精度和鲁棒性。
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