搜索结果: 1-6 共查到“管理科学与工程 聚类分析”相关记录6条 . 查询时间(0.208 秒)
聚类分析研究中的若干问题
聚类分析 聚类方法 无监督学习
2014/9/30
聚类分析是重要的数据挖掘方法, 目的是寻找数据集中所包含的簇结构. 以往研究工作中聚类分析的一些基本问题始终是人们关注的重点, 为此在简要回顾具有代表性的研究成果的基础上, 总结了该研究所面临的若干基本问题及解决方法, 以期能够对相关研究提供有益的参考.
基于聚类分析的增强型蚁群算法
蚁群算法 早熟收敛 聚类分析
2014/9/18
针对蚁群算法存在的早熟收敛、搜索时间长等不足, 提出一种增强型蚁群算法. 该算法构建了一优解池, 保存到当前迭代为止获得的若干优解, 并提出一种基于邻域的聚类算法, 通过对优解池中的元素聚类, 捕获不同的优解分布区域. 该算法交替使用不同簇中的优解更新信息素, 兼顾考虑了搜索的强化性和分散性. 针对典型的旅行商问题进行仿真实验, 结果表明该算法获得的解质量高于已有的蚁群算法.
聚类分析在虚拟团队关键成功因素研究中的应用
虚拟团队 关键成功因素(CSF) 聚类分析 管理策略
2009/7/14
在对虚拟团队相关文献深入检索与分析的基础上,归纳、提炼出影响虚拟团队绩效的15项关键成功因素;进一步通过量表和问卷设计,对国内12家IT企业进行了抽样调查,收集到有效样本数据242条;利用描述性统计分析对15项关键成功因素进行了验证和排序;利用R型因子聚类法作聚类分析,结果表明15项关键成功因素体现在目标一致性、信息技术能力、沟通协调能力、团队成员素质和领导能力5个维度上;最后,从这5个方面出发,...
基于灰色聚类分析的中日韩三国知识水平比较研究
知识水平 灰色聚类分析 评价
2009/7/13
知识水平的高低是影响一国经济发展的重要条件。一国的知识水平是由多种指标决定的,通过建立评价指标体系,对中国、日本和韩国的知识化水平进行比较,然后利用灰色聚类分析法评出三国知识水平的等级。
运用模糊聚类分析方法进行项目组织结构选择的研究
项目组织结构标准 模糊系数 模糊等价关系
2009/2/19
针对项目组织结构选择在项目计划过程中的定性分析及其不确定因素,通过引入定量分析方法-模糊聚类分析法,进行项目组织结构选择的定量分析。同时介绍了如何建立企业项目组织结构标准,及如何进行模糊聚类决策。