商务智能论文

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1、商务智能课程论文（报告、案例分析）院系专业电子商务班级学生姓名学号任课教师2013年12月250课程论文评分表评分标准学生得分评分标准一10摘要与关键宁评分标准二10引言评分标准二10方法原理评分标准四25数据收集评分标准五25模型验证评分标准六10结论评分标准六10参考文献总分评阅人签字聚类分析在各地区工伤认定情况中的应用与研究电子商务专业学生毛宁学号1121300086摘要：为了减少工伤事故的发生以及尽可能消除工伤事故带来的危害，各地政府纷纷采取了各种应对的措施，其屮最主要的就是工伤保险制度。工伤认定是工伤保险制度的

2、一个重要环节，也是决定受伤职工或者其近亲属是否可以享受工伤保险待遇的关键因素。本文收集了国家统计局发布的数据并对收集数据进行预处理,采用Clementine软件，对各地区工伤认定程度进行聚类分析,得出认定情况信息,把各省情况分成五类，宏观概括了我国各省工伤认定情况。关键字：聚类分析；K-means算法；工伤认定；数据挖掘引言工伤认定是保障工人权益的重要环节，现今各省的工伤认定情况参差不齐。为了更清晰的了解各地工伤认定情况，在此将K-means聚类分析技术应用于工伤认定情况分析中，系统的对各地区工伤认定情况进行分析，方便读

3、者了解现状。一、聚类分析的方法的原理（-）聚类分析的定义聚类分析是将样品或变量按照它们性质上的亲疏程度进行分类的多元统计分析方法。进行聚类分析时，用来描述物品或变量的亲疏程度通常冇两个途径，一个是把每个样品或变量看成是多维空间上的一个点，在多维坐标屮，定义点与点，类与类Z间的距离，用点与点间距离来描述作品或变量Z间的亲疏程度；二是计算样品或变量的相似系数，用相似系数来描述样品或变量Z间的亲疏程度。（二）聚类分析的种类聚类分析按照分组理论依据的不同，可分为系统聚类法、动态聚类法、模糊聚类、图论聚类等多种聚类方法。（1）系统

4、聚类分析法。是在样品距离的基础上定义类与类的距离，首先将n个样品自成一类，然后每次将具有最小距离的两个类合并，合并后再重新计算类与类之间的距离，再并类，这个过程一直持续到所有的样品都归为一类为止。这种聚类方法称为系统聚类法。根据并类过程所做的样品并类过程图称为聚类谱系图。（2）动态聚类分析法。是将n个样品初步分类，然后根据分类函数尽可能小的原则，对初步分类进行调整优化，宜到分类合理为止。这种分类方法一般称为动态聚类法，也称调优法。（3）模糊聚类分析法。是利用模糊数学中模糊集理论來处理分类问题的方法,他对经济领域中具有模糊

5、特征的两态数据或多态数据具有明显的分类效果。（4）图论聚类分析法。是利用图论中最小支撑树（MST）的概念来处理分类问题，是一种独貝风格的方法。（三）聚类分析中样品或变量亲疏程度的测定1、变量类型与数据变换：（1）屮心化变换(X11X=X21•■通常变量类型是按照计算尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度分类。其屮,前两者又称为定性资料，后两者又称为定量资料。在进行聚类分析处理时，样品间的和似系数和距离有许多不同的定义，这些定义与变量的类型有着密切的关系，不同类型的变量在定义距离或相似性测度时具有很大的差异。另外，由于样木数据

6、受量纲和数量级的影响，在聚类分析处理过程屮，首先应对原始数据矩阵进行变换处理，以便使不同量纲、不同数量级的数据能放在一起比较。%12…％1"'X22•…X2p•••••••••2…天—设中心他后的数鹉为讣则有二理-讷（8）=（r-L2.••••n;j=L2?p）其中T严丄勺对=ni=进行了中出匕变换后的数輪点患其每列数据之和均为G(2)规格化变换(极茅规格变换)规格化变换是从数据矩阵的每一个变量中找出其最大值和最小值,这两者Z差称为极差,然后从每一个原始数据中减去该变量中的最小值，再除以极差就得到规格化数据•规格化后的

7、数据为^ij—min{xij}=丿g・『-(i=1.2.-•?/；/=1.2•…丿)max,>—min,}进行了规格化变换后的数据特点是，将每列的最大数据变为1,最小数据变为0,其余数据取值在o,1Z间。(3)标准化变换标准化变换是对变量的屈性进行变换处理，首先对数据进行屮心化然后再除以标准差，即(/=1.2=12…丿)其中进行了标准化变换后的数据特点是•每列数据的平均值为0・方差为1・同时消除了量纲的影响。使用标准差处理后.在抽样样本改变时9它仍然保持相对稳定性。(4)对数变换对数变换主要是对原始数据取对数。即i=lo

8、g!}工》>0(i=L2<-*