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模糊聚类分析在员工销售业绩评估中的应用 作者：苗森玉
来源：《哈尔滨师范大学·自然科学学报》2013年第02期
【摘要】 该文选取国内某品牌化妆品公司8个销售员销售业绩的相关数据作为统计指标，利用最大最小法建立相似矩阵，用闭包法做出聚类分析.结果表明模糊聚类分析对员工销售业绩评估科学合理，符合实际，对公司掌握员工销售情况有很大帮助.【关键词】 模糊聚类分析；销售业绩评估；数据标准化；模糊相似矩阵；传递闭包0引言
聚类分析是将事物根据一定的特征，并按某种特定要求或规律分类的方法.传统的聚类分析是一种硬划分，它把每个待辨识的对象严格地划分到某类中.因此，这种类别划分的界限是分明的.而实际上大多数对象并没有严格的属性，它们在性态和类属方面存在着中介性，因此适合进行软划分.1965年Zadeh教授在《Fuzzy Set》一文中提出了模糊集理论，为传统聚类分析的软划分提供了有力的分析工具.人们开始用模糊的方法来处理聚类问题，并称之为模糊聚类分析.由于模糊聚类得到的样本属于各个类别的不确定性程度，表达了样本类属的中介性，即建立起了样本对于类别的不确定性描述，更能客观地反映现实世界.[1]
模糊聚类分析包含多种分析方法，该文选取某家办公用品公司的8个销售员的数据作为统计指标，利用最大最小法建立相似矩阵，用闭包法做出聚类分析.1模糊聚类分析的基本思想与步骤
聚类分析的基本思想是用相似性尺度来衡量事物之间的亲疏程度，并以此来实现分类.模糊聚类分析的实质就是根据研究对象本身具有的属性来构造模糊矩阵，在这个基础之上根据一定的隶属度来确定其分类关系.其主要步骤包括确定样本统计指标、数据标准化、标定距离以建立模糊相似矩阵和聚类.[2]
