基于多维度属性权重优化的FCM聚类算法的图书管理数据聚类研究.PDFVIP

第28卷 第6期 农业图书情报学刊 灾燥造援28熏晕燥援6 圆园16年6月 允燥怎则灶葬造 燥枣 蕴蚤遭则葬则赠 葬灶凿 陨灶枣燥则皂葬贼蚤燥灶 杂糟蚤藻灶糟藻泽蚤灶粤早则蚤糟怎造贼怎则藻 Jun.第圆园2816卷 DOI 院 10.13998/j.cnki.issn1002-1248.2016.06.011 基于多维度属性权重优化的FCM聚类算法 的图书管理数据聚类研究 张卫东 渊河南省郑州市图书馆袁 河南 郑州 450006 冤 摘 要院 结合图书管理参数复杂袁 变量维数较高袁 多属性数据点集中不但包含数值型属性袁 还有类别属性和混合型 属性的特点袁 将模糊聚类算法与属性加权优化相结合袁 进而推导出优化迭代公式并形成加权聚类算法对图 书数据管理中的相关影响因素进行聚类分析袁 得到了相关具有较大影响因素的相关变量袁 对于企业今后一 段时间内的精细化管理给出了控制方向和指标遥 关键词院 多维度曰 聚类曰 图书管理数据曰 FCM 中图分类号院 G250 文献标识码院A 文章编号院 1002-1248 渊2016冤 06-0050-08 ZHANG Wei-dong (Library of Zhengzhou in Henan Province, Henan Zhengzhou 450006, China) In this paper, combining with the library management parameters of complex, variable dimension is high, multiple attribute data point focused not only contains the numeric attributes, and the class attribute and mixed attributes and characteristics, the fuzzy clustering algorithm and weighted attribute optimization combination, and then derived the optimal iteration formula and the formation of weighted clustering algorithm factors related to books data manage- ment in the cluster analysis, has been related to having a greater impact factors are given for the relevant variables, fine management of enterprises in the coming period of time control directions and index. Multi dimension; Clustering; Library management data; FCM 随着社会经济的不断发展袁 企业正经历着更为激 工作仅占总工作量的 10％左右遥 经过预处理的数据袁 烈的竞争环境袁 很多企业都必须依赖于各种信息化手 不但可以节约大量的空间和时间袁 而且得到的挖掘结 段整理大量数据为企业决策提供参考遥 大量信息的出 果能更好地起到决策和预测作用遥 现需要更为准确和快速的信息检索方式和处理手段袁 一般的袁 数据预处理分为4 个步