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[期刊] 物流技术
[作者]
闫明月
基于核函数这种基于统计学习理论的方法,介绍了kernel K-means算法的基本原理与步骤,与传统的K-means算法进行了对比分析,无论是运算速度还是算法有效性,kernel K-means算法都优于传统的K-means算法,并应用于实际的城市交通客流量数据分析实验,结果验证了方法的有效性,为城市交通规律分析、城市规划与交通政策的制定提供了依据。
[期刊] 商业研究
[作者]
高群 严艳 熊英
旅游和交通之间存在着密切的关系,游客的流动促进了交通运输的发展,同时,便利的交通条件与方便、快捷、舒适的运输方式也带动了旅游的发展。利用1996-2005年中国31个省区国内外游客量和交通客运量数据,采用面板数据分析方法,对国内外游客与铁路、公路、航空运输之间的关系进行了定量分析。
关键词：
面板数据 定量分析 边际影响 交通旅游
[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] 情报科学
[作者]
路燕 于晓东
【目的/意义】为了提高企业在市场的竞争力,企业应尽量获取更多的企业竞争情报。【方法/过程】以当前笔记本电脑市场为例,基于改进的、可高效准确划分类簇的K-means聚类分析算法,对企业的市场竞争情况做社会网络分析。论文通过建立各企业间的竞争力相关矩阵构建竞争网络,并进行中间中心度分析和凝聚子群分析。【结果/结论】可以得到企业在竞争市场中的战略地位,以及其它企业产品在竞争市场中的情况,使企业具有更高的竞争情报获取和分析能力。
[期刊] 会计之友
[作者]
陈旭 陈红平
孤立点分析作为一种无监督方法,在结合具体审计业务选择适当审计指标的基础上,能够自主发现审计疑点。在自主学习并发现价值信息的过程中,孤立点分析方法既兼顾了对海量数据的总体分析,又可作为审计经验补充,辅助审计工作人员发现审计疑点,并实现疑点的精确定位。文章在分析孤立点研究现状及常用审计疑点发现方法的基础上,提出了基于孤立点分析的审计疑点发现方法,构建了基于孤立点分析的审计疑点发现框架,并尝试结合Y上市公司实际案例数据,利用Python语言实现建模分析,以探讨孤立点分析方法对于辅助审计疑点发现、提高审计工作效率的意义,为审计人员挖掘审计疑点提供了新思路。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杜洪波 白阿珍 朱立军
针对传统K-means算法存在的随机选取初始聚类中心和类簇数目需要人为选定,从而导致聚类结果不稳定,容易陷入局部最优解的问题,文章提出了一种基于改进的密度峰值算法(DPC)的K-means算法,该算法首先采用改进的DPC算法来选取初始聚类中心,弥补了K-means算法初始聚类中心随机选取导致易陷入局部最优解的缺陷;其次运用K-means算法进行迭代,并且引入熵值法计算距离优化聚类。在UCI数据集上的实验表明,该算法得到较好的初始聚类中心和较稳定的聚类结果,并且收敛速度也较快,证明了该算法的可行性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓峰 陈楚楚 尹婵娟
在分析传统K-Means算法局限性的基础上,提出了一种基于文本平均相似度的K-Means算法,通过对每个文本的平均相似度计算和排序,以文本平均相似度值为标准来选择初始聚类中心点。实验证明,改进后的算法,更适合微博文本的特点,聚类精度和聚类稳定性均明显改善,微博舆情监测的质量大幅度提高。
关键词：
微博 网络舆情 K-Means算法
[期刊] 物流技术
[作者]
许彦宸 戴韬
分析了P-中值模型的特点,阐述了传统的模型与算法在求解大量需求点选择问题的局限性,提出了利用改进K-Means算法和重心法相结合的方式来求解该问题的思路,并提出以噪音率来刻画选址的效果,利用公开的数据设计了数值实验,证明该算法是收敛且实用的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕泽华 张豪 李华
文章回顾了经典的K-means算法,分析了其存在的两个突出缺点:无法自行确定聚类数k和对初始聚类中心点十分敏感。受光电效应实验中电子束在反向电场中的串行规律启发,提出了基于捕获流动中心试点的自适应确定聚类数目的K-means算法,该算法模拟电子束在异性电子云中的串行,令数据点簇捕获流动的聚类中心试点,来消除多余的初始聚类中心,从而达到解决K-means算法的存在的缺陷问题。实验表明,该算法具有很强的自行确定聚类数的能力,也大大降低了对初始聚类中心选择的敏感度。
[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]
吕泽华 张豪 李华
文章回顾了经典的K-means算法,分析了其存在的两个突出缺点:无法自行确定聚类数k和对初始聚类中心点十分敏感。受光电效应实验中电子束在反向电场中的串行规律启发,提出了基于捕获流动中心试点的自适应确定聚类数目的K-means算法,该算法模拟电子束在异性电子云中的串行,令数据点簇捕获流动的聚类中心试点,来消除多余的初始聚类中心,从而达到解决K-means算法的存在的缺陷问题。实验表明,该算法具有很强的自行确定聚类数的能力,也大大降低了对初始聚类中心选择的敏感度。
[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] 商业经济研究
[作者]
夏名首 刘玉林
本文在对电商店铺商品价格、相关商品数和月销量等数据的挖掘中,建立基于K-MEANS的店铺聚类研究模型,深入分析电商店铺的经营策略和效果。结合天猫碧根果店铺案例,该模型发现商品不同价格区的红海蓝海竞争格局、铺货的4种经营策略和效果,进一步证明该模型的有效性。
关键词：
电商 K-MEANS 经营策略 效果
[期刊] 商业经济研究
[作者]
夏名首 刘玉林
本文在对电商店铺商品价格、相关商品数和月销量等数据的挖掘中,建立基于K-MEANS的店铺聚类研究模型,深入分析电商店铺的经营策略和效果。结合天猫碧根果店铺案例,该模型发现商品不同价格区的红海蓝海竞争格局、铺货的4种经营策略和效果,进一步证明该模型的有效性。
关键词：
电商 K-MEANS 经营策略 效果
[期刊] 城市问题
[作者]
郭玉坤 李永政
梳理了国外公交导向型城市的最新研究成果,从建筑环境对公共交通客流量影响的角度,就公共交通导向型城市区域可达性、公交站距离、土地利用密度、多用途开发、规划和需求管理等六个方面的实践进行了分析总结,认为良好的区域交通可达性可以促进公交系统的使用;出发地或目的地距离公交站越近,人们越倾向于使用公共交通工具;提高公交站点附近的居住密度和就业密度可以增加公交客流量;公交站点附近的土地混合利用有利于增加公交使用;城市规划通过构建适宜步行的环境,可以促进公交系统的使用;提高公交出行率离不开公交、步行、骑行基础设施的改善等。
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