[发明专利]基于K-means算法的供应链信息分析方法有效
| 申请号： | 201810495753.2 | 申请日： | 2018-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN108764991B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 彭力;苏洪舰 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06K9/62 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 李广 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于K‑means算法的供应链信息分析方法，包括：对供应链数据进行数据清洗，提取出第一矩阵数列，所述第一矩阵是营收‑成本矩阵数列；利用第一聚类个数K1的K‑means算法对所述第一矩阵数列进行聚类，并生成散点图形式的第一图像；对所述第一图像添加第一参考线和第二参考线；根据所述第一参考线和所述第二参考线，将所述第一图像切割成三部分，中间部分区域表示企业运营平稳的情况，上下两部分则显示企业异常经营的情况。上述基于K‑means算法的供应链信息分析方法，对营收、成本、毛利进行K‑means算法聚类分析，通过建立参考线，改进K‑means算法，使得该算法更加适用于供应链领域数据。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 means 算法 供应 信息 分析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于K‑means算法的供应链信息分析方法，其特征在于，包括：对所述供应链数据进行数据清洗，提取出第一矩阵数列，所述第一矩阵是营收‑成本矩阵数列；利用第一聚类个数K1的K‑means算法对所述第一矩阵数列进行聚类，并生成散点图形式的第一图像；对所述第一图像添加第一参考线和第二参考线；根据所述第一参考线和所述第二参考线，将所述第一图像切割成三部分，中间部分区域表示企业运营平稳的情况，上下两部分则显示企业异常经营的情况；其中，所述第一参考线是y＝ax，tan50°
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