基于K-Medoids聚类的上市纺织企业经营业绩分析

摘要

我国上市纺织企业的经营业绩表现参差不齐。对这些企业进行聚类分析可以揭示它们之间的差异和特性，为企业制定有效的经营管理策略提供参考，助力其提高经营效益。K-Medoids算法能够规避K-Means算法因异常值或数据畸形分布导致的分类不精准问题，其抗干扰能力强，分类质量好。运用K-Medoids算法对我国部分上市纺织企业的经营业绩进行了聚类分析。15家公司的经营业绩被划分为6个类别。对各类别的整体经营业绩优劣进行了排序。

关键词

纺织企业 / 业绩评价 / 聚类分析 / K-Medoids算法

基金资助

湖北省自然科学基金(2020CFB167)