به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « K-Means Clustering » در نشریات گروه « اقتصاد کشاورزی »

تکرار جستجوی کلیدواژه «K-Means Clustering» در نشریات گروه «کشاورزی»
  • الهام مهرپرورحسینی، حامد رفیعی*، سید صفدر حسینی، امیرحسین چیذری
    خوشه بندی یکی از عملیات مهم در داده کاوی به شمار می رود که نتایج آن برای محققان و سیاست گذاران در زمینه های مختلف به منظور تحلیل و برنامه ریزی مفید است. از آنجا که در سال های اخیر، اقتصاد دانش بنیان با حمایت از شرکت های دانش بنیان در ایران در حال توسعه است، تحلیل ویژگی های این شرکت ها و خوشه بندی آنها به منظور برنامه ریزی اثربخش، چشم انداز مناسبی برای سیاست گذاران فراهم می آورد. از این رو، در این مقاله شرکت های دانش بنیان کشاورزی ایران با استفاده از اطلاعات سال 2017 بر مبنای حوزه فناوری، تنوع محصولات و ارزش فروش محصول با استفاده از روش های خوشه بندی K-میانگین ساده و K-میانگین در ترکیب با الگوریتم های سلسله مراتبی و کلونی مورچه ها در نرم افزار MATLAB 16a خوشه بندی شدند. بنا بر نتایج، خوشه بندی K-میانگین در ترکیب با الگوریتم کلونی مورچه ها در مقایسه با دو روش دیگر توزیع متوازن تری از شرکت ها بین شش خوشه داشته است و میانگین ضریب نیمرخ 7/0 اعتبار این خوشه بندی را تایید می کند. پیشنهاد می شود، به منظور اثربخشی و پرهیز از هدررفت بودجه حمایت از شرکت های دانش بنیان، برای شرکت هایی که به دلیل ویژگی های مشابه در یک خوشه قرار گرفته اند، برنامه های حمایتی همسانی طرح ریزی شود. برای شرکت های دانش بنیان با میانگین فروش اندک که در یک خوشه قرار گرفته اند برنامه های حمایتی ورود به بازار و برای شرکت های با تنوع محصول و درآمد متوسط بالا برنامه های توسعه بازار صادراتی توصیه می شود.
    کلید واژگان: اقتصاد دانش بنیان, داده کاوی, خوشه بندی Kمیانگین, الگوریتم سلسله مراتبی, الگوریتم کلونی مورچه ها}
    Elham Mehrparvar Hosseini, Hamed Rafiee *, Seyed Safdar Hosseini, Amirhossein Chizari
    Introduction
    Clustering is one of the most important operations in data mining and its results are useful for researchers and policy makers in various fields for analysis and planning. Since in recent years, the knowledge based economy has been developing with the support of knowledge-based companies in Iran, the analysis of the characteristics of these companies and their segmentation for effective planning provides an appropriate perspective for policy makers.
    Materials and Methods
    In this article, Iranian knowledge based companies of agriculture using 2017 data have been clustered based on the field of technology, the number of products and value of product sales. Three clustering methods, simple K-Means and K-Means in combination with hierarchical and ant colony algorithms by using MATLAB 2016a software were applied for clustering. Then, results of three algorithms have been compared and the best one for this data have been selected.
    Results and discussion
    According to the results, the clustering using K-Means in combination with the ant colony algorithm, in comparison with the other two methods, shows a more balanced distribution of the firms among six clusters, and the average Silhouette width value of the 0.7 confirms the validity of this clustering. The highest number of companies and products are in first cluster and the lowest are in 4th and 5th clusters which have the highest average sales per company with 27293 and 5404 million Rials, respectively. The reason for the small number of members in these clusters is that few companies have a large number of knowledge-based products with high sale. In contrast, most companies have acquired a small market share with few number of products. The variety of products and sales of companies indicates the flexibility of the company in different markets, the size of the market and the ability to participate in market development.
    Suggestion
    Based on the results, it is suggested that similar support programs be designed for companies that are due to similar characteristics in a cluster in order to be effective and avoid losing budget. For knowledge based companies with low average sales that are in a cluster, market support programs and for companies with products diversification and high average incomes, export market development programs are recommended. Providing banking facilities to agricultural knowledge-based companies can not have the same model for every company, and It is necessary to determine the amount of facilities provided and the method of repayment based on the results of the clustering..
    JEL Classification: C81, L2, M13, O31, Q16
    Keywords: Knowledge-based Economics, Data Mining, K-Means Clustering, Hierarchical Algorithm, Ants colony Algorithm}
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال