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188宝金博页面版: 基于K-均值算法的数据挖掘技术研究及应用 优先出版

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内容提示: 基于 斔灢 均值算法的数据挖掘技术研究及应用穆荣斌棳仲梁维棬上海理工大学 机械工程学院棳上海 棽棸棸棸椆棾 棭摘 暋 要椇 随着企业信息系统集成的应用棳数据库中积累了大量分散但有效的数据暎如何从大量数据中挖掘出有效的决策信息棳从而带领企业快速发展棳成为企业信息化发展进程中一个至关重要的问题暎提出一种基于 斔棴 均值聚类算法的数据挖掘技术棳并为某制造企业开发了信息系统集成平台棳辅助决策者制定合理方案暎关键词椇 数据挖掘椈信息系统集成椈斔灢 均值算法椈聚类算法椈 斅斚斖 系统斈斚斏 椇 棻棸棶棻棻椆棸椃 棷 旘旉斾旊棶棻椂棽椃...

文档格式:PDF | 页数:3 | 浏览次数:9 | 上传日期:2017-05-13 22:11:35 | 文档星级:
基于 斔灢 均值算法的数据挖掘技术研究及应用穆荣斌棳仲梁维棬上海理工大学 机械工程学院棳上海 棽棸棸棸椆棾 棭摘 暋 要椇 随着企业信息系统集成的应用棳数据库中积累了大量分散但有效的数据暎如何从大量数据中挖掘出有效的决策信息棳从而带领企业快速发展棳成为企业信息化发展进程中一个至关重要的问题暎提出一种基于 斔棴 均值聚类算法的数据挖掘技术棳并为某制造企业开发了信息系统集成平台棳辅助决策者制定合理方案暎关键词椇 数据挖掘椈信息系统集成椈斔灢 均值算法椈聚类算法椈 斅斚斖 系统斈斚斏 椇 棻棸棶棻棻椆棸椃 棷 旘旉斾旊棶棻椂棽椃椄棽中图分类号椇 斣斝棾椆棻暋暋暋暋暋 文献标识码椇斄暋暋暋暋暋 文章编号椇 棻椂椃棽灢椃椄棸棸 棬 棽棸棻椃 棭 棸棸棿灢棸棻椄椀灢棸棾作者简介椇穆荣斌棬棻椆椆棾棴 棭棳男棳陕西咸阳人棳上海理工大学机械工程学院硕士研究生棳研究方向为制造型企业信息化椈仲梁维棬棻椆椂棽棴 棭棳男棳山东淄博人棳上海理工大学机械工程学院教授暍硕士生导师棳研究方向为企业信息化暎棸暋 引言充分利用企业信息系统集成中所产生的生产业务信息数据成为企业的关键技术棳数据挖掘技术则是企业系统中使用的技术之一暎数据挖掘指对数据库中的海量数据进行过程复杂的数据分析棳从而获得其中隐含信息的过程暎根据用户需求棳选择比较切合的数据挖掘算法棳成为挖掘技术成功的关键暎通过研究各种数据挖掘算法棳笔者在众多算法中选择了 斔灢 均值算法作为本文数据挖掘的基础算法暎棻暋斔灢 均值算法概述棻棶棻暋斔灢 均值算法概念聚类问题是将给定的数据集合 斈 划分成一组聚类椇楙棻 棳 棽 棳暛楜棳 暿棳使不同种类中的数据尽可能不相似棬或距离较远棭棳同一种类中的数据尽可能相似棬或距离较近棭暎聚类是一种无监督的学习棳所谓无监督学习指事先并不知道要找的内容棳即没有目标变量棳它将相似的对象归到同一个簇中 椲棻灢棾 椵 暎斔灢 均值棬 斔灢旐斿斸旑旙 棭算法在聚类算法中使用最为广泛暎首先根据分类的个数 旊 棳随机地选取 旊 个初始的聚类中心棳当然这个 旊 值是难以确定的棳并把每个对象分配给离它最近的中心棳分别得到起始的聚类点暎然后棳将当前每个聚类的中心作为新的聚类中心棳并把每个对象重新分配到最近的中心暎不断地循环迭代棳直到目标函数的最小值棳即最终的聚类中心点没有移动暎其中棳目标函数通常采用平方误差准则棳即椇暋暋暋暋 椊 暺椊棻 暺 暿旤 棴 旤棽棬棻 棭其中棳 斉 表示所有聚类对象的平方误差和棳斢 是聚类对象棳 是类的各聚类对象的平均值棳即椇暋暋暋暋暋暋 椊暺暿旤 旤棬棽 棭其中棳 旤旤 表示类的聚类对象数目暎每一次迭代时棳每一个点都要计算一遍它和各聚类中心的距离棳并取最短距离的类作为该点所属的类暎直到 斉 获取最小值棳最终表现为最后的聚类中心无法移动暎一般 旊 的典型取值为 棽暙棻棸 暎棻棶棽暋斔灢 均值算法计算模型假设在一片小区域中有若干数据点棳如图 棻 所示暎先假设 旊椊棽 棳即最终这些数据点会聚类成两个类暎 斔灢 均值算法具体解释如下椇棬棻 棭由于 旊椊棽 棳任意的两个数据点被选作初始类的聚类中心棬图中用点 斊 暍 斍 表示棭棳如图 棻 棬 斸 棭所示暎棬棽 棭将其余的各个点分配到距离最近的聚类中心点棬本例中为 斊 点暍 斍 点棭所代表的类中棳即求图中所有点到各个聚类中心的距离暎如果 距离 近棳则 属于聚类暎如图 棻 棬 斺 棭所示棳 斄 暍 斅 点与 斊 点的距离相对 斍 点更近棳所以属于 斊 点聚类棳 斆 暍 斈 暍 斉 点与 斍 点相对 斊 点距离更近棳所以属于 斍 点聚类暎棬棾 棭将聚类中心点 斊 点暍 斍 点移动到暟自己暠的聚类中心棳如图 棻 棬 斻 棭暍图 棻 棬 斾 棭所示暎棬棿 棭重复步骤棬 棽 棭暍棬 棾 棭棳直到每个类中的聚类对象棬如网络出版时间:2017-04-28 16:28:51网络出版地址:http://kns.cnki.net/kcms/detail/42.1671.TP.20170428.1628.116.html

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