基于k-means聚类算法和决策树算法的服装版型款式数据挖掘

基于k-means聚类算法和决策树算法的服装版型款式数据挖掘

论文摘要

随着现在服装版型的日益多样化,版型数据量越来越大,传统的数据分析方法已经不能满足当前对服装版型款式分析的需要。为全面分析服装版型款式数据,采用用K-means聚类算法对其进行分析,通过对服装版型款式数据进行分类,分析每个类别的服装款式特征,找出各版型款式之间的关系,然后再通过应用决策树算法对服装版型款式的流行度进行预测,可为纺织服装企业生产提供决策参考。

论文目录

  • 1 概述
  • 2 相关技术分析
  •   2.1 聚类分析
  •   2.2 决策树算法
  • 3 K-means聚类算法在服装版型款式数据分析中的应用
  •   3.1 采集服装版型款式数据的实现
  •   3.2 数据的预处理
  •   3.3 K-means聚类的程序实现
  •   3.4 K-means聚类结果分析
  • 4 决策树算法预测服装版型款式的流行度
  • 5 总结
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 周玉英,李俊,唐志航

    关键词: 服装版型款式,聚类算法,决策树算法

    来源: 信息技术与信息化 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

    专业: 轻工业手工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 湖南工程学院研究生工作处

    基金: 湖南省自然科学基金(2018JJ4047)

    分类号: TS941;TP311.13

    页码: 101-103

    总页数: 3

    文件大小: 1406K

    下载量: 374

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