基于GASA—WKM算法的葡萄农户绩效分群研究OA

为识别并发掘不同生产绩效的农户群体,进而探索农户生产绩效提升策略,构建基于生产绩效细分视角的农户细分模型。首先,构建农户绩效评价指标体系,并对葡萄农户的生产绩效进行量化。然后,提出基于ReliefF特征加权的优化聚类算法(GASA—WKM)。该算法以K—means算法为基础,引入遗传模拟退火算法,克服初始聚类中心敏感且易陷入局部最优的问题;融合ReliefF算法,强化有效特征对聚类的贡献能力。对比5种聚类算法在UCI数据集上的聚类结果,GASA—WKM在聚类准确率、归一化互信息和调整兰德指数上分别提高6.5%、11.1%、11.3%,具有更好的聚类性能。最后,将该方法应用在我国葡萄主产区农户调研数据中。研究结果表明,我国葡萄农户群体分为高投入型、高收益型和高产量型3类,并由不同类别鲜食葡萄农户主体的绩效特点,证明该方法的有效性和实用性。