Use 227 the companies data as the basis for kmeans clustering to predict the ef...

资 源 简 介

Use 227 the companies data as the basis for kmeans clustering to predict the ef...

详 情 说 明

Kmeans聚类是一种无监督学习算法，能够基于数据的相似性将其分组。在企业效益预测场景中，我们可以利用已知的227家公司数据构建聚类模型，进而对50家未知公司进行效益评估。

核心思路分为三个阶段：

数据准备阶段 首先需要清洗原始数据，处理缺失值和异常值。然后选择能够反映企业效益的关键特征，如营收增长率、利润率、ROI等指标。这些特征需要进行标准化处理（如Z-score标准化），确保不同量纲的指标具有可比性。

模型训练阶段 使用227家公司的标准化数据训练Kmeans模型。关键的步骤包括：通过肘部法则确定最佳聚类数量k值；初始化聚类中心点；迭代优化企业数据的分组。最终模型会将企业划分为高效益、中等效益、低效益等典型类别。

预测应用阶段 将50家未知公司的数据输入训练好的模型，根据它们被分配到的聚类分组来预测效益等级。例如，若某公司被分到与历史数据中高效益企业相同的簇，则可初步判断其具有较高效益潜力。

注意事项：该方法假设企业的效益模式具有聚类特性，且历史数据的分布与待预测公司具有相似性。实际应用中建议结合轮廓系数评估聚类质量，并通过主成分分析（PCA）可视化验证分组合理性。