Resumen

Para explorar la tendencia de desarrollo económico en la era postepidémica, este documento mejora el algoritmo de clustering tradicional y construye un modelo de análisis de tendencias de desarrollo económico postepidémico basado en algoritmos inteligentes. Para resolver el problema de clustering de conjuntos de datos de gran escala con densidad no uniforme, este documento propone un algoritmo de clustering de densidad no uniforme adaptativo basado en reducción iterativa equilibrada y utiliza el algoritmo para clusterizar aún más los conjuntos de datos comprimidos. Para conjuntos de datos de gran escala, los resultados de clustering pueden reflejar con precisión las características de clase del conjunto de datos en su totalidad. Además, el algoritmo mejora en gran medida la eficiencia temporal del clustering. A partir de los resultados de la investigación, podemos ver que el algoritmo de clustering mejorado tiene un cierto efecto en el análisis de las tendencias de desarrollo económico en la era postepidémica y puede seguir desempeñando un papel en el análisis económico posterior.

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Tendencia de desarrollo económico; Algoritmo de agrupamiento; Era postepidémica; Algoritmos inteligentes; Conjuntos de datos de densidad no uniforme; Eficiencia temporal
• Keywords:Economic development trend; Clustering algorithm; Postepidemic era; Intelligent algorithms; Nonuniform density data sets; Time efficiency