基于改进的K-means聚类算法的分类评价方法

于缺少科学 实用 的评 价 方法 ， 上述 问题 一 直 没能
然后根 据 欧 式距 离 来 计 算 每 个数 据 点 ｘ 与 ｊ
得到较好地 解决 。 随着期 刊网络 化 运行 管 理 的大 量 实施 ， 审 稿过 程和 审稿 结 果 的信 息 已被 完 整 地 记 录和 保 存 ， 分应用上 述数据 ， 充 对影 响审稿质 量 的各类 因 素进行 综合考 虑 ， 并选 用 部 分关 键 的特 征 指标 对 审稿专 家进行 适 当 的分类 评 估 ， 是解 决 上 述 问题
（） １ 确定 ｋ 值并 选择初 始聚类 的 中心 。
的有效 途径 。为此 ， 者结合 已有 的审稿 信息 库 ， 笔
对基 于改进 的 Ｋ—ｍ ａｓ 类算 法 的审 稿专 家 分 ｅｎ 聚
收稿 日期 ：０ ０— ９—２ ． ２１ ０ ８
作者 简 介 ： 军 （９４一） 男 ， 北 天 门人 ， 汉 理 工 大学 信 息 工程 学 院 教 授 陈德 １６ ， 湖 武 基金 项 目 ： 汉理 工 大 学 ２ １ 武 ０ ０年研 究 生 自主创 新 基 金 资 助项 目．
聚类中心 的选择和评价标准的量化 、 聚类维度的选择 和分类值大小 的合 理选择等问题 ， 为准确 地解 决了审 较 稿专家的分类问题。经实例分析验证 ， 该方法得到的结果是合理 的， 具有很强的可操作性 ， 并 为建立科学的审 稿专家库 和准确高质量地送审提供了科学 的依据。
关键词： 改进 的 Ｋ— ｅｎ 算 法 ； 类 分 析 ； 稿 专 家分 类 ｍ ａｓ 聚 审
稿件 评审指标 的科学性 和合 理性进行 了探索 和完
善 ¨ ， 审稿专 家 的选 择 也从 评 审 专 家 的学 术 ２ 对 ｊ
地位 和学术成 就方 面 进行 了重点 考 察 ， 上述 工 作 为期 刊质 量 的提 高 和 发 展 作 出 了卓 有 成 效 的 贡
献 。但如 何根据 审稿过程 及其 审稿结果来 考察 审
合 理 为止 。设将 ｄ维 数据集合 Ｘ＝ ∈Ｒ ，＝１ ｉ ，
２…， ｝ ， Ⅳ 聚集 成 ｋ个 分类 Ｗ ， ： … ， 它 的 重 Ｗ ， Ｗ ，
心 分别 为 ｃ ， ， ， ， 中 ： Ｃ … Ｃ 其 ：
ｃ ＝
．
稿工作 的有效性 ， 证 审稿 专 家库 科 学 动态 地更 保 新， 是不 可或 缺 的 质量 监 督 和跟 踪 环 节 。 。由
中图分类号 ：Ｐ ９ ．７ Ｔ ３ ３０
Ｄ Ｉ１．９ ３ｊｉ ｎ １０ Ｏ ：０ ３６ ／． ｓ ．０ ７—１４ ２ １． １０８ ｓ ４ Ｘ．０ １０ ．０
专家审稿是 学术类 期刊论 文审稿筛 选的关 键 环节 ， 家 的审 回时 间是反 映 稿 件处 理速 度 的重 专 要指标 之一 ＿ ， ｌ 审稿 结 果对 稿 件 最终 处理 结 论起 ｊ 着 决定性 的作用 ， 专 家评 审 质量 直 接决 定 着 录 而
文章 编 号 ：０７—１４ （ ０ １ ０ — ０ ２— ４ １０ ４ Ｘ ２ １ ） １ ０ ３ ０
文献标志码： Ａ
基 于 改 进 的 Ｋ —ｍｅｎ 聚 类 算 法 的 分 类 评 价 方 法 ａｓ
陈德 军 ， 罗金 成 ， 张 兵
（ 汉 理 工 大学 信 息工 程 学 院 ， 武 湖北 武 汉 ４ ０ ７ ３０ ０）
属 于聚 类 方 法 中 的 划 分 聚 类 法 。它 是 由 Ｍ Ｃ Ａ・
发 展有着 重大 的影 响 。 因此 ， 如何 对 审稿 专 家及 其 审稿质量 进行 评估 ， 关 系 到期 刊发 展 的重 要 是
问题 。迄今 为止 ， 多 编辑 部及 其 相关 人 员 均对 许
Ｑ Ｅ Ｎ于 １６ 提 出来 的 ， 最 常用 的 聚类 算 ＵＥ ９ ７年 是 法之 一 。其核 心 思想 是 先进 行 粗 略 的分类 ， 后 然 按某 种最优 的原则 修 正 不合 理 的分 类 ， 到较 为 直
它们 所在 的集合 的重心 ｃ之 间的距离之 和 ｓ 『 。
’
＝
∑ ∑ｄ（ Ｃ ｉ ，）
ｓ
值越 小 ， 明集 合 越紧 凑 ， 似 度 越 大 ， 说 相 独
立性越 好 。Ｋ—ｍ ａ ｓ 法 的 任务 就 是不 断 地 优 ｅｎ 算 化 ｓ的值来 寻求好 的聚类 划 分 ， ｓ取极 小值 时 ， 当 Ｋ—ｍ ａｓ ｅｎ 算法结 束 。其基本 步骤如下 ¨ ：
用稿件学 术水准 的高低 ， 期 刊 的办 刊质 量 及其 对
类 评估 方法进 行 了深入 研 究 ， 为解 决 上述 问题 提 供 了一种科 学 、 有效 的途 径 。
１ 审稿 专 家 分类 评 价 方 法
１ １ 原始 Ｋ —ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱａ ｓ算法及 其特点 ． ｍｅｎ Ｋ—ｍ ａｓ ｅｎ 算法 也 称之 为动态聚类 算法 ， 是
第３卷 第１ ３ 期
２ １ 年 ２月 ０ １
武 汉 理 工 大 学 学 报 ・信 息 与 管 理 工 程 版
Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｔ Ｆ Ｒ ＴＯ Ｏ Ｒ Ａ ＦＷＵ ｆＮ Ｏ ＭＡ Ｉ Ｎ＆ ＭＡ Ａ Ｅ Ｎ Ｎ Ｉ Ｅ Ｒ Ｎ Ｉ Ｎ Ｇ ＭＥ ＴＥ Ｇ Ｎ Ｅ ＩＧ）
Ｖｏ ． ．１ １３３ Ｎｏ Ｆｅ ． ０ｌ ｂ２ ｌ
摘
要 ： 对 学 术 期 刊运 行 与 管 理 中对 审 稿 专 家 缺 乏 准确 评 价 依 据 的 问题 ， 针 结合 评 价 分 析 的 需 求 和 Ｋ—ｍ ａｓ ｅｎ
聚 类 算法 特 点 ， 出 了一 种 基 于 改进 的 Ｋ —ｍ ａｓ 类 算 法 的 审 稿 专 家 分 类 评 价 方 法 ， 方 法 通 过 研 究 初 始 提 ｅｎ 聚 该
第３ ３卷
第 ｌ 期
陈德军 ， ： 等 基于改进的 Ｋ—ｍ ａｓ ｅｎ 聚类算法 的分类评价方法
３ ３
（ ） 算 每 一 个 数 据 到 初 始 聚 类 中 心 的距 ２计