K-均值算法聚类分析及其在人力资源管理中的应用

• 作者: 刘希玉 刘艳丽 孟岩
• 来源期刊: 山东科学
• 学科: 工学
• 关键词: K-均值算法 密度 聚类中心 特征权值 人力资源管理
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 33-38
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4377字
• 语种: 中文

摘要

本文提出了一种改进的K-均值聚类算法,在基本K-均值算法的基础上运用基于密度选择初始中心点并且通过学习特征权值改进聚类效果,克服了基本K-均值算法初始中心点难以确定、聚类结果不稳定的缺点;然后建立了一种基于改进的K-均值算法的人事管理系统聚类分析模型,本模型采用SQL Server 2000数据库实现并成功运用于国内一家知名软件企业的人力资源管理系统中,为该企业选聘人才和用好人才提供了有益的参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘艳丽	山东师范大学管理与经济学院	11	113	6.0	10.0
2	刘希玉	山东师范大学管理与经济学院	233	2140	21.0	36.0
3	孟岩	山东师范大学管理与经济学院	7	41	3.0	6.0