| 基于改进聚类算法的基础数据准备研究与应用 |
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| 引用本文： | 赵红玉,陈友玲,陈江涛.基于改进聚类算法的基础数据准备研究与应用[J].世界科技研究与发展,2011,33(1):114-116. |
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| 作者姓名： | 赵红玉 陈友玲 陈江涛 |
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| 作者单位： | 重庆大学机械工程学院,重庆,400044 |
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| 基金项目： | 重庆市自然科学基金计划项目，重庆市教育委员会科学技术研究项目 |
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| 摘 要： | 为了解决数据挖掘本身的局限性，提出了适用于制造企业的基础数据的改进K-means算法。该算法应用AHP方法将原始数据根据其特征属性进行加权预处理，可以将基础数据进行更精确的细分，完善了基础数据的准备，为企业提供了更加直观科学的决策依据。并通过实例验证了该方法的可行性。
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| 关 键 词： | 基础数据 K—means算法 层次分析法 供应商评估 |
Study and Application of Fundamental Data Preparation Based on Improved Clustering Algorithm |
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| ZHAO Hongyu,CHEN Youling,CHEN Jiangtao.Study and Application of Fundamental Data Preparation Based on Improved Clustering Algorithm[J].World Sci-tech R & D,2011,33(1):114-116. |
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| Authors: | ZHAO Hongyu CHEN Youling CHEN Jiangtao |
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| Affiliation: | ( School of Mechanical Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044 ) |
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| Abstract: | Considering the limit of each DM technology, an improved K-means algorithm is presented for the fundamental data of manufacturing enterprise. AHP method is used to preprocess the original information according to their character attribute so as to classify the data exactly, perfect the preparation of fundamental data and provide the decision basis more directly and scientific. Finally, a case study is given to verify the feasibility of this method. |
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| Keywords: | fundamental data K-means algorithm AHP suppliers assess |
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