聚类算法在市政绩效评估中的应用

• 作者: 严杰 张小川 朱常鹏
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: K-means聚类算法 Kruskal算法 轮廓系数法 IQR 商业智能
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 算法与语言
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TP312
• 字数: 3351字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.1511214

摘要

针对K-means聚类算法,结合市政绩效评估的需要进行改进.以稳定K-means聚类算法中心和选取最优聚类个数为目的,提出基于Kruskal算法和轮廓系数法的K-means聚类算法.针对区县不同结构实际市政绩效评估数据,按照商业智能和IQR规则进行预处理,然后利用改进的K-means聚类算法对预处理后的数据进行聚类分析.实验结果表明,该算法能够有效地确立各市政事件、部件的发生频数等级,帮助市政管理者发现各市政事件、部件之间关联关系,提高其科学决策能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小川	重庆理工大学计算机科学与工程学院	44	178	8.0	9.0
2	朱常鹏	重庆理工大学计算机科学与工程学院	5	11	2.0	3.0
3	严杰	重庆理工大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0