穆榮斌+仲梁維

摘要：隨著企業(yè)信息系統(tǒng)集成的應(yīng)用，數(shù)據(jù)庫中積累了大量分散但有效的數(shù)據(jù)。如何從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有效的決策信息，從而帶領(lǐng)企業(yè)快速發(fā)展，成為企業(yè)信息化發(fā)展進(jìn)程中一個(gè)至關(guān)重要的問題。提出一種基于K-均值聚類算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并為某制造企業(yè)開發(fā)了信息系統(tǒng)集成平臺(tái)，輔助決策者制定合理方案。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；信息系統(tǒng)集成；K均值算法；聚類算法；BOM系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP391

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：16727800（2017）004018503

0引言

充分利用企業(yè)信息系統(tǒng)集成中所產(chǎn)生的生產(chǎn)業(yè)務(wù)信息數(shù)據(jù)成為企業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則是企業(yè)系統(tǒng)中使用的技術(shù)之一。數(shù)據(jù)挖掘指對(duì)數(shù)據(jù)庫中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行過程復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，從而獲得其中隱含信息的過程。根據(jù)用戶需求，選擇比較切合的數(shù)據(jù)挖掘算法，成為挖掘技術(shù)成功的關(guān)鍵。通過研究各種數(shù)據(jù)挖掘算法，筆者在眾多算法中選擇了K均值算法作為本文數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)算法。

1K均值算法概述

1.1K均值算法概念

聚類問題是將給定的數(shù)據(jù)集合D劃分成一組聚類：{C1，C2，…}，Ci∈D，使不同種類中的數(shù)據(jù)盡可能不相似（或距離較遠(yuǎn)），同一種類中的數(shù)據(jù)盡可能相似（或距離較近）。聚類是一種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)，所謂無監(jiān)督學(xué)習(xí)指事先并不知道要找的內(nèi)容，即沒有目標(biāo)變量，它將相似的對(duì)象歸到同一個(gè)簇中[13]。K均值（Kmeans）算法在聚類算法中使用最為廣泛。首先根據(jù)分類的個(gè)數(shù)k，隨機(jī)地選取k個(gè)初始的聚類中心，當(dāng)然這個(gè)k值是難以確定的，并把每個(gè)對(duì)象分配給離它最近的中心，分別得到起始的聚類點(diǎn)。然后，將當(dāng)前每個(gè)聚類的中心作為新的聚類中心，并把每個(gè)對(duì)象重新分配到最近的中心。不斷地循環(huán)迭代，直到目標(biāo)函數(shù)的最小值，即最終的聚類中心點(diǎn)沒有移動(dòng)。其中，目標(biāo)函數(shù)通常采用平方誤差準(zhǔn)則，即：其中，E表示所有聚類對(duì)象的平方誤差和，S是聚類對(duì)象，Mi是類Ci的各聚類對(duì)象的平均值，即：

其中，|Ci|表示類Ci的聚類對(duì)象數(shù)目。每一次迭代時(shí)，每一個(gè)點(diǎn)都要計(jì)算一遍它和各聚類中心的距離，并取最短距離的類作為該點(diǎn)所屬的類。直到E獲取最小值，最終表現(xiàn)為最后的聚類中心無法移動(dòng)。一般k的典型取值為2～10。

1.2K均值算法計(jì)算模型

假設(shè)在一片小區(qū)域中有若干數(shù)據(jù)點(diǎn)，如圖1所示。先假設(shè)k=2，即最終這些數(shù)據(jù)點(diǎn)會(huì)聚類成兩個(gè)類。K均值算法具體解釋如下： （1）由于k=2，任意的兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被選作初始類的聚類中心（圖中用點(diǎn)F、G表示），如圖1（a）所示。 （2）將其余的各個(gè)點(diǎn)分配到距離最近的聚類中心點(diǎn)（本例中為F點(diǎn)、G點(diǎn)）所代表的類中，即求圖中所有點(diǎn)到各個(gè)聚類中心的距離。如果Si距離Ci近， 則Si屬于Ci聚類。如圖1（b）所示，A、B點(diǎn)與F點(diǎn)的距離相對(duì)G點(diǎn)更近，所以屬于F點(diǎn)聚類，C、D、E點(diǎn)與G點(diǎn)相對(duì)F點(diǎn)距離更近，所以屬于G點(diǎn)聚類。 （3）將聚類中心點(diǎn)F點(diǎn)、G點(diǎn)移動(dòng)到“自己”的聚類中心，如圖1（c）、圖1（d）所示。 （4）重復(fù)步驟（2）、（3），直到每個(gè)類中的聚類對(duì)象（如圖1（e）中的點(diǎn)）不再重新分布為止，第一個(gè)點(diǎn)聚合了A、B、C，第二個(gè)點(diǎn)聚合了D、E，此時(shí)重復(fù)循環(huán)的迭代過程結(jié)束。

2.1系統(tǒng)概述

通過對(duì)K均值算法的介紹及其算法處理模型，筆者結(jié)合某制造型企業(yè)的信息化系統(tǒng)平臺(tái)用戶實(shí)際需求建立數(shù)據(jù)倉庫，在數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上使用數(shù)據(jù)挖掘中的K均值算法對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行潛在信息的挖掘，并開發(fā)出基于K均值算法的挖掘器，輔助決策者進(jìn)行決策。假如數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)關(guān)于產(chǎn)品信息生成了k個(gè)聚類中心，即k個(gè)中心點(diǎn)point，將其余的各個(gè)點(diǎn)分配到距離最近的聚類中心點(diǎn)所代表的類中，距離為distance，并獲取距聚類中心距離最小的距離min2，將該元素歸類于距離聚類中心點(diǎn)最近的那個(gè)聚類中，核心代碼如下：

private void clusterSet（） { float[] distance = new float[m]； for （int l = 0； l < length； l++） { for （int e = 0； e < m； e++） { distance[e] = distance（data.get（l）， point.get（e））； } int min2 = min1（distance）； cluster.get（min2）.add（data.get（l））； } } //將聚類中心點(diǎn)移動(dòng)到自己的聚類中心，求兩點(diǎn)誤差平方 private float result（float[] point1， float[] point） { float x = point1[0] - point[0]； float y = point1[1] - point[1]； float result1 = x * x + y * y； return result1； } //利用上述“求兩點(diǎn)誤差平方”的方法，計(jì)算誤差平方和準(zhǔn)則 private void result2（） { float a1 = 0； for （int r = 0； r < cluster.size（）； r++） { for （int j = 0； j < cluster.get（r）.size（）； j++） { a1 += result（cluster.get（r）.get（j）， point.get（r））； } } sum.add（a1）； } //設(shè)置新的聚類中心 private void setNewPoint（） { for （int h = 0； h < m； h++） { int n = cluster.get（h）.size（）； if （n ！= 0） { float[] newpoint = { 0， 0 }； for （int k = 0； k < n； k++） { newpoint[0] += cluster.get（h）.get（k）[0]； newpoint[1] += cluster.get（h）.get（k）[1]； } newpoint[0] = newpoint[0] / n； newpoint[1] = newpoint[1] / n； point.set（h， newpoint）； } } } //對(duì)第2、3步進(jìn)行重復(fù)迭代，直至得到算法最終結(jié)果 private void kmeans（） { init（）； while （true） { clusterSet（）； result2（）； if （n ！= 0） { if （sum.get（n） - sum.get（n - 1） == 0） { break； } } setNewPoint（）； n++； cluster.clear（）； cluster = cluster1（）； } }

2.2零部件市場(chǎng)需求分析

在銷售系統(tǒng)“零部件市場(chǎng)需求分析”模塊，主要針對(duì)銷售信息以及產(chǎn)品信息所建立的數(shù)據(jù)倉庫中的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。合同中記載了所銷售的產(chǎn)品圖號(hào)、數(shù)量、客戶相關(guān)信息等，同時(shí)根據(jù)產(chǎn)品圖號(hào)可以得到產(chǎn)品BOM信息。 產(chǎn)品BOM信息即該產(chǎn)品的設(shè)計(jì)信息，包括零件信息、物料進(jìn)貨方式及加工作業(yè)方式、工藝信息、圖紙信息、層次碼、總數(shù)量等。其中零件信息主要有：零件圖號(hào)、零件名稱、材料、牌號(hào)、外形尺寸等；物料進(jìn)貨方式及加工作業(yè)方式主要包括：物料類別（如：配套件、緊固件）、物料進(jìn)場(chǎng)狀態(tài)（如：成品、半成品、毛胚）、加工方式（如：自加工、外加工）、加工內(nèi)容（如：金工、電工）；工藝信息即零部件加工的工藝信息；圖紙信息包括圖紙幅面等；層次碼主要用來標(biāo)注該零部件在產(chǎn)品中的所處位置；總數(shù)量即表明該零部件在產(chǎn)品中該層次碼下的個(gè)數(shù)。 相同產(chǎn)品可能會(huì)有處于不同層次的相同零部件，不同產(chǎn)品可能會(huì)有相同零部件。因此，在所建立的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上，使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘出查詢條件，從銷售的產(chǎn)品中具體細(xì)化到銷售需求較多的零部件，從而在企業(yè)決策時(shí)察覺出該情況。通過針對(duì)性地制定預(yù)投生產(chǎn)計(jì)劃、增加庫存，能夠幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率，對(duì)于市場(chǎng)快速反應(yīng)，以提高市場(chǎng)占有率。 對(duì)于該部分功能，首先可以進(jìn)行條件查詢。查詢屬性有：產(chǎn)品圖號(hào)、產(chǎn)品型號(hào)、代號(hào)、名稱、規(guī)格尺寸、長度寬度、材料、牌號(hào)、年份和客戶編號(hào)。 從查詢屬性看，這是多種搜索條件的組合；從數(shù)據(jù)挖掘角度看，這是在K-均值聚類算法設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)上開發(fā)出來的一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘工具。此項(xiàng)功能設(shè)計(jì)時(shí)是從月份出發(fā)，將每年的銷量按照月份呈現(xiàn)，因此“年份”是必選項(xiàng)，其余條件用戶可以自由組合。例如：選擇“2012年”，查詢結(jié)果如圖2所示。

該圖表示在2012年的銷售產(chǎn)品里對(duì)零部件數(shù)量進(jìn)行匯總的結(jié)果。通過該數(shù)據(jù)挖掘器，提出了銷量最領(lǐng)先的4個(gè)零部件。曲線代表其在各月的銷售總數(shù)及市場(chǎng)需求總數(shù)，單位以“百”計(jì)。每條曲線代表的零部件圖號(hào)在圖右側(cè)進(jìn)行了說明。該表示方法直觀、清晰，可以給決策者提供明確的零部件市場(chǎng)需求變化曲線圖。通過聚類結(jié)果可知，“零件圖號(hào)”為“8UE.016.0211”的零件，從八月開始銷量減少，并且其它3種零件在六月開始需求量變大，從而可使決策者在來年制定更合理的方案，以提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

2.3廢料統(tǒng)計(jì)情況分析

廢料統(tǒng)計(jì)情況分析主要是針對(duì)生產(chǎn)中由于工人誤操作、材料劣質(zhì)、機(jī)器故障等各種原因造成所領(lǐng)物料報(bào)廢，需要重新領(lǐng)料進(jìn)行加工的情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。 物料是一個(gè)統(tǒng)稱，它包括可以直接領(lǐng)的成品、需要再加工的半成品，以及需要加工的原材料。因此，對(duì)于物料有一個(gè)物料編碼，專門對(duì)所有可領(lǐng)的成品、半成品、原材料進(jìn)行唯一標(biāo)示。物料編碼根據(jù)零件圖號(hào)、零件名稱、材料、牌號(hào)、外形尺寸、物料進(jìn)場(chǎng)狀態(tài)、物料類別、加工方式8個(gè)字段進(jìn)行唯一性區(qū)分。根據(jù)編碼方式，產(chǎn)生唯一的物料編碼，例如“A00B021”。該企業(yè)的物料有“定額”和“非定額”兩種情況?！岸~”即可以用個(gè)數(shù)來統(tǒng)計(jì)的零部件物料；“非定額”指無法用個(gè)數(shù)來統(tǒng)計(jì)的物料，如：5米長的銅線等。具體而言，本文主要研究針對(duì)某個(gè)工作令從生產(chǎn)開始到生產(chǎn)結(jié)束，所有定額物料的生產(chǎn)料廢情況。在工作令系統(tǒng)和領(lǐng)料單系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫上建立數(shù)據(jù)倉庫。工作令系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中存有工作令號(hào)、起始生產(chǎn)日期、結(jié)束生產(chǎn)日期及其它工作令的基本信息。領(lǐng)料單系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的廢料表中存有料廢的物料編碼、材料、數(shù)量等信息。查詢屬性有：工作令號(hào)、合同號(hào)、起始時(shí)間和終止時(shí)間。 填入工作令號(hào)“2B7-1D044205”，點(diǎn)擊“查詢”按鈕，會(huì)通過數(shù)據(jù)挖掘方法統(tǒng)計(jì)該工作令下的所有零件材料料廢情況，如表1所示。

表1清晰表明了該工作令號(hào)“2B7-1D044205”中各個(gè)物料損失的比重。從表中可以看出，以廢料“A03B004”、

“D03E334”和“E17B231”為聚類中心的廢料占多數(shù)，從而可以使企業(yè)決策者從這些材料損失中發(fā)現(xiàn)問題，分析物料損耗原因，如：采購質(zhì)量問題、工人操作失誤，還是其它可避免的各類原因。因此，該基于數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)掘挖掘器，有利于輔助企業(yè)決策者從實(shí)際生產(chǎn)中找出各類潛在問題，從而制定合理的政策，降低生產(chǎn)損失，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

3結(jié)語

本文采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)庫中積累的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析處理，系統(tǒng)雖然實(shí)現(xiàn)了將基于K均值算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于信息化系統(tǒng)集成平臺(tái)中，但也只是實(shí)現(xiàn)了部分輔助決策功能。根據(jù)企業(yè)的具體使用情況，決策者肯定不會(huì)滿足于系統(tǒng)中已經(jīng)提供的決策支持功能，如何更近一步地發(fā)揮系統(tǒng)集成能力，開發(fā)更多決策支持功能，提高數(shù)據(jù)倉庫查詢速度，以滿足企業(yè)決策者更多需求，是下一階段研究的主要方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]王欣，徐騰飛，唐連章，等.SQL Server2005數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗治鯷M].北京：中國水利水電出版社，2008：15.

[2]李銳，李鵬，曲亞東，等.機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐[M].北京：人民郵電出社，2013：184199.

[3]彭木根.數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)與實(shí)現(xiàn)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2002：321.

[4]陳文偉.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘教程[M].第2版.北京：清華大學(xué)出版社，2011：190.

[5]孫水華，趙釗林，劉建華.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2012：122.

[6]李晶，陳驥.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)ERP實(shí)施的重要性[J].福建電腦，2008（8）：6061.

[7]余臘生，李強(qiáng).數(shù)據(jù)挖掘在質(zhì)量管理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D].長沙：中南大學(xué)，2010.

[8]范明，孟小峰.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2001：150.

（責(zé)任編輯：黃?。?