基于改进后AGNES聚类算法的跟随品牌研究制造技术

本发明专利技术涉及一种基于改进后AGNES聚类算法的跟随品牌研究，其包括：对样本品牌的品牌数据进行清洗过滤以去除异常的品牌数据；根据品牌数据对样本品牌进行品牌聚类以将所有样本品牌划分为若干个品牌类别；将除了目标品牌以外的其他样本品牌作为待选品牌，根据品牌类别计算目标品牌与每个待选品牌的品牌跟随度；将品牌跟随度最大的待选品牌作为目标品牌的跟随品牌。本发明专利技术提出了品牌跟随度的概念，以及寻找一个品牌的跟随品牌的数学模型。可以利用自身品牌的跟随品牌位置来做为店铺的选址依据，既符合经济学的博弈理论，也能够避免选址调研带来的巨大花费，如此也符合行业的良性竞争，给自身带来良性的行业生态。给自身带来良性的行业生态。给自身带来良性的行业生态。

【技术实现步骤摘要】
基于改进后AGNES聚类算法的跟随品牌研究


[0001]本专利技术涉及大数据和机器学习领域，具体为基于改进后AGNES聚类算法的跟随品牌研究。

技术介绍

[0002]位置的好坏是一个店铺成功的关键。一个良好的选址能给连锁企业后续避免很多的麻烦，是连锁企业成功的前提条件。然而想要成功选址并非易事，需要掌握大量的商业信息以及一定的经验理论，这对于一些小的店铺，或者说处于萌芽状态的店铺来说可能很难做到正确选址。
[0003]肯德基和麦当劳在中国的选址可谓是非常成功。肯德基1987年在中国开第一家店铺，生意火爆，麦当劳也紧随其后来到了中国市场。几乎可以发现在一、二线城市，只要有肯德基的地方，周围一般会有一家麦当劳。二者的目标客户相似，为什么还会越开越近？具有竞争关系的品牌难道说不是开的远一些才会避免客户流失吗？但是肯德基和麦当劳却并非如此，而是越开越近了。其实可以发现，很多便利店，餐饮店、服装店等都会扎堆聚集到一起，其实这并非偶然。
[0004]在博弈论中，有一种理论叫做纳什平衡，店铺的“扎堆”都是商家们深思熟虑后的结果，在商家们互相博本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于改进后AGNES聚类算法的跟随品牌研究，其特征在于，包括以下步骤：数据获取：获取所有样本品牌的品牌数据；数据清洗：对样本品牌的品牌数据进行清洗过滤以去除异常的品牌数据；品牌聚类：根据样本品牌的品牌数据对样本品牌进行品牌聚类以将所有样本品牌划分为若干个品牌类别，每个品牌类别包含数量不一的样本品牌；计算品牌跟随度：从样本品牌中选择需要进行品牌跟随分析的样本品牌作为目标品牌，并将除了目标品牌以外的其他样本品牌作为待选品牌，然后根据品牌类别计算目标品牌与每个待选品牌的品牌跟随度；确定跟随品牌：将品牌跟随度最大的待选品牌作为目标品牌的跟随品牌。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述品牌数据包括：品牌名称、品牌经度和品牌纬度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述异常的品牌数据包括：不包含经纬度的品牌数据、重复数据、数值异常数据和品牌体量不属于预设品牌体量范围的样本品牌。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于改进AGNES聚类算法进行品牌聚类，具体包括：通过AGNES聚类算法将所有样本品牌划分为若干个品牌类别使得每个品牌类别里面的样本品牌与样本品牌的距离尽可能近，品牌类别与品牌类别之间的样本品牌与样...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄兴丽，黄兴鲁，姜辉，
申请(专利权)人：深圳数位大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：