基于M-distance算法思想的优化加权KNN算法

为快速对数据进行特征选择以实现精确分类,采用M-distance算法思想进行数据集簇聚类,对样本数据进行预处理;设计加权K近邻算法缩减样本间距并构建样本分类模型;采用模拟简谐振动的方法遍历样本数据,求解最优加权特征向量,实现样本分类.实验结果表明:设计的算法是正确的,分类模型是合理的.在样本数据特征中,分离出的消费者最为关心的前10个样本特征符合消费者的行为选择,说明算法设计有一定实用性.

基于氛围导引融入受教理念的销售场景因素分析

针对受教理念不同而产生不同的感知行为,文章基于氛围导引,抽象出思维方式、环境价值观、消费意愿和以顾客消费行为作为基础的氛围导引共同构建一个有调节中介驱动的流媒体销售场景。通过实证研究方法来分析氛围导引对消费意愿的影响,以及消费者的思维方式与环境价值观的作用机制。研究表明:氛围导引可以激发消费者的消费意愿,氛围导引对消费者思维方式具有促进作用,消费者的学科不同对消费意愿有影响且思维方式在氛围导引和消费意愿中具有中介作用,环境价值观可以调节消费者的思维方式与消费意愿之间互动作用。