k-modes聚类方法的改进与在可追溯猪肉消费偏好研究中的应用

可追溯食品消费偏好等实证调查中具有大量的分类属性的数据，而常用的-means聚类方法主要适用于连续的数值型数据，难以精确分析可追溯食品消费者类别。为此，本文引入-modes聚类方法，通过改进聚类精度，改善聚类流程，改进了现有的-modes算法，以更好地应用于分类属性数据的聚类分析。以分类正确率、类精度、召回率、平均迭代次数为评价检验的具体指标，相关检验表明，与经典-modes聚类算法等相比较，本文改进后的-modes聚类算法在标准数据集上实验结果良好。在此基础上，以可追溯猪肉为案例，通过菜单选择实验法收集消费者对可追溯猪肉信息属性偏好的数据，建立仿真分析流程，运用改进后的-modes算法进行聚类分析，研究了消费者对可追溯猪肉属性的群体性偏好。仿真结果显示，消费者对可追溯猪肉信息属性的偏好具有明显的层次性、差异性，可基于消费偏好将消费者划分为4个类别。