【摘 要】
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可追溯食品消费偏好等实证调查中具有大量的分类属性的数据,而常用的k-means聚类方法主要适用于连续的数值型数据,难以精确分析可追溯食品消费者类别.为此,引入k-modes聚类方
【机 构】
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山西医科大学管理学院,江南大学商学院,江南大学食品安全风险治理研究院,江南大学物联网工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(71804101,71803067);江苏省社会科学基金重大项目(18ZD004)
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可追溯食品消费偏好等实证调查中具有大量的分类属性的数据,而常用的k-means聚类方法主要适用于连续的数值型数据,难以精确分析可追溯食品消费者类别.为此,引入k-modes聚类方法,通过改进聚类精度,改善聚类流程,改进了现有的k-modes算法,以更好地应用于分类属性数据的聚类分析.以分类正确率、类精度、召回率和平均迭代次数为评价检验的具体指标,相关检验表明,与经典k-modes聚类算法等相比较,改进后的k-modes聚类算法在标准数据集上实验结果良好.在此基础上,以可追溯猪肉为案例,通过菜单选择实验法收
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