基于混合属性的产品优化聚类算法

• 作者: 吴迪 李海涛 李苏剑
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 聚类 混合属性 相似性度量 动态时间弯曲 分层优化
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2386-2390,2394
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.08.036

摘要

针对分类研究中采用单一类型数据造成的结果失真,提出了综合考虑产品属性和销售时间序列的两阶段优化聚类算法.分别采用基于属性的相似性排序及时间序列的分层优化聚类实现产品单独聚类,然后基于初始聚类结果及参数化的动态相对权重提出考虑噪声数据处理的分层聚类方法实现产品综合优化分类.企业实例应用研究表明综合聚类模型及两阶段算法在聚类精度及时间复杂度上具有明显的优势,相对权重的动态参数化设置有效解决了不同产品间个性化特征的差异表示.通用数据集的仿真进一步验证了算法在解决混合属性产品聚类问题时的优越性及广泛适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李苏剑	北京科技大学机械学院物流工程系	64	475	12.0	17.0
2	吴迪	北京科技大学机械学院物流工程系	26	120	5.0	10.0
3	李海涛	北京科技大学机械学院物流工程系	25	100	4.0	9.0