【摘要】：伴隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的發(fā)展,快遞服務(wù)作為一種新型服務(wù)業(yè)出現(xiàn)在大眾視野,快遞員的數(shù)量大規(guī)模增長(zhǎng)的同時(shí),隨之而來的有關(guān)快遞員利用其職務(wù)之便入室搶劫等違法犯罪行為也頻頻發(fā)生。因此,通過對(duì)快遞員的行為特征數(shù)據(jù)分析,得到影響其違法犯罪行為的因素,并做到針對(duì)性的預(yù)警及建議是很有必要的。聚類分析作為數(shù)據(jù)挖掘中的基礎(chǔ)方法,是一種無(wú)監(jiān)督式的學(xué)習(xí)方法。在對(duì)快遞員的行為特征分析時(shí),本文選擇k-means算法進(jìn)行聚類分析,進(jìn)一步通過算法的優(yōu)化和樸素貝葉斯分類算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)快遞員群體的違法犯罪行為傾向的判別。本文的主要研究工作如下:(1)基于快遞員的特征行為數(shù)據(jù),主要從其基本信息、特征行為信息和工作滿意度信息三方面出發(fā),進(jìn)行深入分析,得出初步的分析結(jié)論。(2)由于傳統(tǒng)的k-means算法有一定的局限性,對(duì)初始聚類中心敏感,并且本文充分考慮到各個(gè)特征屬性的重要性程度的不同,將客觀性的權(quán)重計(jì)算方法熵權(quán)法做優(yōu)化,提出了一種改進(jìn)的基于熵權(quán)法的遺傳k-means算法,對(duì)快遞員數(shù)據(jù)集進(jìn)行初步的聚類分析。(3)運(yùn)用樸素貝葉斯分類算法對(duì)有關(guān)快遞員的違法犯罪數(shù)據(jù)集做進(jìn)一步分析,將加權(quán)的遺傳k-means算法得到的三個(gè)簇類進(jìn)行分類,針對(duì)違法犯罪傾向高的群組和個(gè)體做出預(yù)警以及建議。本文采用UCI數(shù)據(jù)庫(kù)的公開數(shù)據(jù)集,對(duì)加權(quán)的遺傳k-means算法做仿真實(shí)驗(yàn),通過與k-means算法、遺傳的k-means算法的對(duì)比,驗(yàn)證了本文算法在特征屬性和聚類類別較少的前提下,具有相對(duì)較好的聚類準(zhǔn)確率。最后對(duì)聚類得到的三個(gè)簇類進(jìn)行樸素貝葉斯分類,針對(duì)違法犯罪傾向較高的群組從快遞員自身、快遞公司和快遞行業(yè)三方面做出相應(yīng)的預(yù)警、建議和措施。
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：D924.3;F259.23
【圖文】：

第二章 相關(guān)理論概述規(guī)則或者條件將此簇類劃分或者分裂成 k 個(gè)簇類的過程。在“自頂向下”方式中，最開始將整個(gè)數(shù)據(jù)集當(dāng)成一個(gè)簇類，然后根據(jù)給定的規(guī)則或條件極其分裂成多個(gè)簇類。而“自底向上”方式就是將每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象都作為一個(gè)簇類，然后根據(jù)規(guī)則條件等組合成幾個(gè)簇類的過程。因此，該算法在選取分裂或者組合條件時(shí)有一定的限制，且時(shí)間復(fù)雜度高。

第四章 基于遺傳 k-means 算法的優(yōu)化表 4.5 聚類結(jié)果 F-measure 比較數(shù)據(jù)集算法Iris Wine Glassk-means 76% 68% 72%遺傳 k-means 84% 75% 89%加權(quán)的遺傳k-means95% 89% 91%同時(shí)，對(duì)三類公開數(shù)據(jù)集做了遺傳 k-means 算法和本文中加權(quán)的遺傳-means 算法的平均適應(yīng)度函數(shù)曲線，迭代次數(shù) T=200。

對(duì)三類公開數(shù)據(jù)集做了遺傳 k-means 算法和本文中加權(quán)的遺傳-means 算法的平均適應(yīng)度函數(shù)曲線，迭代次數(shù) T=200。圖 4.3 Iris 的平均適應(yīng)度函數(shù)

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本文編號(hào)：2750930