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散货船代数据聚类分析
1
作者
严华
《现代计算机》
2008年第4期32-35,共4页
针对数据挖掘技术在散货船代数据中的应用,通过聚类规则分析航线繁忙度和航线价值。首先预处理原始散货船代数据并提取符合挖掘目标的数据;再通过改进的k-means算法挖掘预处理后的数据;最后对挖掘结果进行分析,为船代企业的资源分配及...
针对数据挖掘技术在散货船代数据中的应用,通过聚类规则分析航线繁忙度和航线价值。首先预处理原始散货船代数据并提取符合挖掘目标的数据;再通过改进的k-means算法挖掘预处理后的数据;最后对挖掘结果进行分析,为船代企业的资源分配及策略制定提供参考。
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关键词
数据挖掘
聚类分析
航线繁忙度
航线
价值
K-MEANS
k-medoids轮换法
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职称材料
题名
散货船代数据聚类分析
1
作者
严华
机构
上海海事大学信息工程学院
出处
《现代计算机》
2008年第4期32-35,共4页
文摘
针对数据挖掘技术在散货船代数据中的应用,通过聚类规则分析航线繁忙度和航线价值。首先预处理原始散货船代数据并提取符合挖掘目标的数据;再通过改进的k-means算法挖掘预处理后的数据;最后对挖掘结果进行分析,为船代企业的资源分配及策略制定提供参考。
关键词
数据挖掘
聚类分析
航线繁忙度
航线
价值
K-MEANS
k-medoids轮换法
Keywords
Data Mining
Cluster Analysis
Lane Busy Degree
Lane Value
k-means
k-medoids Rotation Law
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
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出处
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1
散货船代数据聚类分析
严华
《现代计算机》
2008
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