基于密度的最佳聚类数确定方法

确定数据集的正确聚类数目是聚类分析中的一个基础性难题。常用的聚类数确定方法通常依赖特定的聚类算法,且在数据集存在子簇群的情况下效果欠佳。本文提出一种新的最佳聚类数确定的指标,该指标着重于分析簇的几何结构,从数据对象分布密度的角度来度量类内紧密度与类间分离度。该指标对噪声不敏感并且可以识别数据集中的子簇群,在实际数据和合成数据上的实验结果表明,新指标的性能优于广泛使用的其他指标。     

基于谱系聚类的群决策方法研究

决策者对方案评价值的分布不均匀不利于正确评价各候选方案。本文先将决策者进行聚类,聚类的依据是决策者对方案评价值之间的欧氏距离,然后计算聚类的整体偏好矢量,再根据整体偏好矢量的综合评价值来区分各方案的相对优劣,最后,用了一个计算实例来说明该方法的可行性。     

基于灰色聚类的物流中心选址

随着物流中心选址在物流系统中的重要性越来越大。而传统的方法都有其不可避免的缺陷，考虑到物流中心选址的灰色特性。本文重点介绍了灰色白化权函数聚类评价方法。讨论了灰色白化权函数聚类方法在物流中心选址中的应用．最后对结论进行了分析。     

基于模糊聚类的交通小区划分方法研究

阐述了交通小区的定义,划分交通小区的目的与原理,依据模糊聚类分析法,运用MATLAB软件进行聚类分析,提出整合方案。     

基于改进K-means聚类的物流配送区域划分方法研究

在求解大规模的车辆路径问题时,首先需要将大规模复杂的配送网络根据一定的约束条件并利用相应的方法划分为若干个小规模的配送区域,而不同的配送区域的划分方法对最后优化效果影响很大,本文从解决实际问题入手,首先明确了使用聚类算法进行配送区域的划分可以使得到的区域比较紧密且更符合实际需求,然后分析了现有基于K-means聚类算法的优劣性,在此基础上设计了一种新的配送区域均衡的划分方法——改进的两阶段K-means聚类算法,并经过仿真实验验证了方法的实用性和有效性。     

一种基于聚类技术的非量化考勤系统研究

传统的自动化考勤系统对于现代公司而言过于刻板,无法根据特定员工的情况给出更具人性化的考勤判定。现在即使在一个中小型企业中,每个月产生的考勤记录数据也是非常庞大的,而传统的考勤系统只能将这些数据作为个体单独处理,这也因此丢失了蕴含在这些数据背后的一些有价值的信息,同时也给未来的考勤系统维护造成了一定的困难。但是利用聚类技术可以将所有的考勤数据作为一个数据集进行处理,找出其中蕴含的有用的簇,并且利用这些簇将个体考勤信息进行分类并得出与这些聚类的差别,利用这些差别最终得出一个更具人性化的考勤排名。     

基于模糊聚类法的应急物流绩效评估方法研究

提出了一套应急物流绩效衡量的指标体系,并应用模糊聚类方法对应急物流绩效进行分析,该评估方法使应急物流绩效的衡量更具整体性、可比性、实用性和易操作性。     

基于层次分析与模糊聚类的建筑工程评标方法研究

目前的评标系统大多基于单项评议法、综合评议法、两阶段评议法等传统方法,评标方法简单但主观因素影响较大。本文提出了基于层次分析与模糊聚类的建筑工程评标的方法,研究了方法的理论基础,给出了评标方法及流程,运用该方法使得评标更具客观性。     

基于改进的PALM的聚类算法及应用

由于K-means聚类算法具有很强的非凸性,其聚类效果常常取决于初始化结果。近期,Xie等人为了克服初始化问题,将K-means模型松弛为具有非凸约束的优化问题,同时应用近端交替线性化极小化算法求解该类优化问题,但该类算法中的梯度计算复杂度较高。所以,在此基础上,将K-means模型进行了更新,得到了一种改进的PALM聚类算法;通过6个基准数据对新算法聚类结果的评估,实验结果表明：改进的算法的时间复杂度低于原来的算法,且部分数据集解的聚类精度更高。     

基于RFM模型的卷烟品牌聚类细分研究

本文针对当前烟草公司在品牌细分方面工作的不足,借助聚类分析的方法,通过对烟草零售户购买卷烟行为分析的实现对卷烟品牌畅销度的细分,帮助烟草公司实现在售香烟品牌的合理分类,优化客户资源与卷烟货源的配置。     

基于灰聚类的企业供应链风险研究

供应链作为一种参与市场竞争的有效模式,已经被许多企业接受。但是,由于供应链结构的特点,使得供应链存在很大的风险。文章利用灰聚类模型对企业的供应链风险进行评估．使得企业能够较清醒地认识到所处的风险程度。     

电子商务下基于灰色聚类理论的配送中心选址决策研究

在电子商务环境下,物流配送功能的重要性及其新的特点要求物流配送中心的选址更加科学合理.基于灰色聚类理论的灰色综合评价方法对备选地址进行综合评价,实例证明了该方法可以综合考虑影响选址的各种因素,在定量化选址的基础上,做出最优的选址决策.     

电子商务下基于灰色聚类理论的配送中心选址决策研究

在电子商务环境下,物流配送功能的重要性及其新的特点要求物流配送中心的选址更加科学合理。基于灰色聚类理论的灰色综合评价方法对备选地址进行综合评价,实例证明了该方法可以综合考虑影响选址的各种因素,在定量化选址的基础上,做出最优的选址决策。     

基于RFM模型的卷烟品牌聚类细分研究

本文针对当前烟草公司在品牌细分方面工作的不足,借助聚类分析的方法,通过对烟草零售户购买卷烟行为分析的实现对卷烟品牌畅销度的细分,帮助烟草公司实现在售香烟品牌的合理分类,优化客户资源与卷烟货源的配置。     

银行信贷客户的聚类

本文着重研究了对传统的K-means算法它在银行客户分类方向的应用与实现.首先介绍了数据挖掘的基础理论,然后介绍了聚类分析算法的基础理论,详细介绍了K-means聚类算法,分析了该算法的优缺点,之后定义了银行客户进行聚类.最后,本文按照已经建立的银行客户分类模型,对来自东北某家银行财务部的详细交易数据,进行实际的银行客户聚类实验.最后对聚类结果进行了详细的分析和总结.     

聚类方法在高等学校绩效评价中的应用

高等学校都试图构建绩效评价体系,增强本校的竞争力和综合实力。本文以绩效评价、平衡计分卡等理论为指导．借鉴国内外高校绩效评价的经验,建立了高等学校绩效评价指标体系。指标体系综合考虑高等学校的财务绩效、办学效果、内部管理、学习与成长等4个方面。并且通过建立的指标体系,应用聚类挖掘方法,分别横向和纵向分析了教育部直属的72所高校2002—2006年的绩效评价指标数据,指出高等学校绩效评价分析系统中存在的问题,评价结果的信息主要用于帮助各级管理人员迅速获得高校运行的准确信息,在没有限定类别的情况下,运用数据挖掘的聚类方法把评价指标相似的学校划分到一个类中。对高等学校进行聚类评价,为分析使用提供依据,以期构建一个有利于高等学校绩效评价的决策支持环境。     

基于读者日志分析的模糊聚类研究

为了能及时了解读者对图书的需求及阅读动向,提出了建立一个读者兴趣模型,并在此基础上进行模糊聚类研究,从中挖掘出读者的阅读规律。     

基于社区化问答服务的结果聚类研究

提出一种新颖的问答结果聚类系统,用户可以根据系统返回的聚类标签选择个性化的结果。实验和用户研究证明此方法是有效的。     

基于模糊聚类和灰色关联度的项目管理评标方法的研究

通过客观公正地评标、选择最优的项目管理者是成功地实施项目代建的必要条件。首先通过分析项目管理招标评标的特点,建立相应的项目管理评标体系;然后,将模糊聚类理论与灰色关联分析相结合,对项目管理投标人进行综合评价。与以往的评标方法相比,招标人在获得最优投标人信息的同时,还能够对投标人按照综合能力进行分类对比,从而为招标人提供更加全面翔实的评标信息。     

基于模糊聚类的物流市场细分方法探讨

探讨了一种定量的物流市场细分方法,将行业需求特征和客户具体需求特征作为市场细分的依据,运用模糊聚类法细分市场。在此基础上,根据企业自身状况动态调整细分市场的数量和规模,寻找目标市场,为企业战略决策、产品定位和营销提供一定依据。