基于k-means算法实现商品的聚类研究

• 作者: 张一帆 李依桥 胡佳浩
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 k-means算法 Python
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 算法分析
• 页码范围: 108,110
• 页数: 2页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 989字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2020.04.56

摘要

商品的数量非常大,需要按照一定的标准分为k类,如何把众多数据对象,分为合适k类商品,成为数据分析中的一个研究问题.本文主要阐述了该模型的具体实现过程,主要包括数据采集、数据归一化处理、构造算法模型、评估算法模型.通过采用实例数据集进行模型的训练和测试,实验结果表明:该模型能较准确的进行商品对象的分类,测试误差较小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张一帆	咸阳师范学院计算机学院	1	0	0.0	0.0
2	胡佳浩	咸阳师范学院计算机学院	1	0	0.0	0.0
3	李依桥	咸阳师范学院计算机学院	3	1	1.0	1.0