【摘 要】
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针对K-means聚类算法,结合市政绩效评估的需要进行改进。以稳定K-means聚类算法中心和选取最优聚类个数为目的,提出基于Kruskal算法和轮廓系数法的K-means聚类算法。针对区县
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针对K-means聚类算法,结合市政绩效评估的需要进行改进。以稳定K-means聚类算法中心和选取最优聚类个数为目的,提出基于Kruskal算法和轮廓系数法的K-means聚类算法。针对区县不同结构实际市政绩效评估数据,按照商业智能和IQR规则进行预处理,然后利用改进的K-means聚类算法对预处理后的数据进行聚类分析。实验结果表明,该算法能够有效地确立各市政事件、部件的发生频数等级,帮助市政管理者发现各市政事件、部件之间关联关系,提高其科学决策能力。
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