云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 边海燕

边海燕: 作品数：1被引量：5H指数：1; 导出分析报告; 供职机构：吉林财经大学更多>>; 发文主题：聚类分析DBSCAN算法DBSCAN聚类算法电子商务网站评价电子商务网站更多>>; 发文领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>; 发文期刊：《吉林大学学报（理学版）》更多>>; 所获基金：国家自然科学基金更多>>

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改进DBSCAN聚类算法在电子商务网站评价中的应用被引量：5: 《吉林大学学报（理学版）》2016年第2期329-336,共8页姜建华杨玉免边海燕康嘉容王丽敏刘颖; 国家自然科学基金(批准号:61202306;61472049;61572225;61402193);吉林财经大学科研项目(批准号:XJ2012007;2013006); 针对全国100家电子商务示范企业的相关数据,先采用因子分析法对高维数据进行降维处理;再通过改进DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)算法对降维后的密度不均数据进行聚类分析,得到了更合理的聚类结果...; 关键词：电子商务网站因子分析 DBSCAN算法聚类分析