面向人口收入管理的数据挖掘研究与应用

摘要：

针对经典Apriori算法和K-Means算法分别进行了改进,提出一种优化候选集产生的MA-Apriori (matrix-Apriori)算法和一种确定初始聚类中心点选取的IM-K-Means (improve-K-Means)算法,将这两种改进算法与人口收入管理系统相结合.通过理论和性能分析及实例应用验证了改进算法的效率,搭建基于人口收入信息管理的数据挖掘系统.该系统使MA-Apriori算法和IM-K-Means算法平台化,完善了人口收入数据方面的管理,为收入分类和评价提供了科学的新方法.

关键词：Apriori算法、K-Means算法、人口收入、数据挖掘、管理系统

所属期刊栏目：35

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：885-889,899