【摘 要】
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传统的k-means算法聚类由于k值的给定有一定的主观性,从而造成聚类精度的下降.为更好地利用k-means均值进行聚类,这里进行了两个方面的优化处理,分别是优化k值和改进初始聚类
【机 构】
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巢湖学院数学与统计学院,中国科技大学管理学院
【基金项目】
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安徽省自然科学基金重点项目(KJ2016A505),高校优秀青年骨干人才国内访问研修项目(gxgnfx2018034),安徽省重点教学研究项目(2016jyxm0691).
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传统的k-means算法聚类由于k值的给定有一定的主观性,从而造成聚类精度的下降.为更好地利用k-means均值进行聚类,这里进行了两个方面的优化处理,分别是优化k值和改进初始聚类中心.本文以2016年我国31个省市自治区的CPI价格指数为研究对象,利用谱系图确定聚类的个数,并构建评价函数改进初始聚类中心,聚类结果显示把31个地区分为四类比较合适,并且进一步分析发现同时优化k值和优选初始聚类中心聚类结果的类间占比率较高.最后结合我国当前的发展形势对不同类别地区提出相应的价格控制建议.
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