计算机科学 ›› 2019, Vol. 46 ›› Issue (6A): 593-597.
黄海燕1, 刘晓明1, 孙华勇2, 杨志才3
HUANG Hai-yan1, LIU Xiao-ming1, SUN Hua-yong2, YANG Zhi-cai3
摘要: 为了更快地获取有用的决策信息,结合当下人工智能技术的发展新趋势,基于K-MEANS等聚类分析算法尝试性地对决策信息进行分析聚类。提出决策信息概念模型,以更好地表述决策信息,方便信息分析处理;结合具体数据实例,将聚类算法应用到不确定性决策中,实现对决策信息的分类推荐,方便快速挖掘关键信息,减少决策时间。最后,研究基于聚类分析算法的评价决策方法,提出聚类信息可用性指标,为度量决策信息中的聚类效果提供一种度量标准。
中图分类号:
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