[發明專利]一種基于k均值算法的供應商履約情況評價方法

在審

• 申請號: 202010417360.7
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111429042A
• 公開（公告）日: 2020-07-17
• 發明（設計）人: 馮曙明;胡天牧;胡曉東
• 申請（專利權）人: 江蘇電力信息技術有限公司;國網江蘇省電力有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q30/00;G06K9/62
• 代理公司: 南京匯盛專利商標事務所(普通合伙) 32238
• 代理人: 陳揚

1.一種基于k均值算法的供應商履約情況評價方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1準備供應商履約情況數據樣本，包含供應商編碼，質檢合格率，到貨及時率，合同改簽率；

S2確定目標分類類別數量k，即聚類簇數；選取初始均值向量，計算其余樣本數據與均值向量的平方誤差，根據相似度分配類簇；

S3根據分類結果，求出每個類簇新的均值向量，計算其余樣本數據與新均值向量的平方誤差，根據相似度重新分配類簇；

S4重復S3的過程，直到均值向量不再更新，即，測度函數收斂；此時的分類結果即為最終供應商履約情況分類結果；

S5根據分類結果確定供應商評價等級，即1類供應商、2類供應商、…、k類供應商。

2.根據權利要求1所述的基于k均值算法的供應商履約情況評價方法，其特征在于，具體如下：

1)設給定供應商數據樣本集為D＝{x₁,x₂,…,x_n}，k均值算法的目標類簇為C＝{C₁，C₂，…，C_k}，是簇C_i的均值向量；距離計算函數為distst；

2)從D中隨機選擇k個值作為初始均值向量{μ₁，μ₂，…,μ_k}；

3)for j＝1,2,…,n；

do計算x_j與各均值向量μ_i(i∈[1,k])的距離dist_ji＝||x_j-μ_i||；

根據與各均值向量的距離最近，確定x_j的簇標識ε_j＝argmin dist_ji；

將x_j劃入相應的簇，

end do

end for

4)for i＝1,2,…,k；

do計算新的均值向量

ifμ_i′！＝μ_ithen使用新的均值向量μ_i′；

else使用當前的均值向量μ_i；

end if

end do

end for

5)repeat step3,step4until計算出的新均值向量相對于上一次repeat的均值向量都沒有更新；

此時，程序結束，簇劃分結果為C＝{C₁,C₂,…,C_k}；即，樣本數據中的供應商被分為C＝{C₁,C₂,…,C_k}類。