文献类型：期刊文章

作　　者：姜建华[1,2,3] 杨玉免[1,3] 边海燕[1,3] 康嘉容[1,3] 王丽敏[1,3] 刘颖[1,3]

机构地区：[1]吉林财经大学管理科学与信息工程学院,长春130117 [2]吉林财经大学物流产业经济与智能物流实验室,长春130117 [3]吉林财经大学互联网金融省重点实验室,长春130117

出　　处：《吉林大学学报（理学版）》

基　　金：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)

年　　份：2016

卷　　号：54

期　　号：2

起止页码：329-336

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、INSPEC、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：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;最后根据聚类结果对相关示范企业提出改进建议.

关 键 词：电子商务网站 因子分析  DBSCAN算法 聚类分析

分 类 号：TP391]