数据挖掘技术是指通过算法从大量数据中发现模式、关联和趋势的过程，它被广泛应用于各个领域以帮助决策。在物流供应链管理中，合作伙伴的选择对于供应链的成功至关重要。该文档详细介绍了数据挖掘技术如何应用于物流供应链合作伙伴选择过程中，以及相关的分类和聚类算法。
文档提到在制造企业轴心的供应链中，合作伙伴选择是通过一系列标准来进行的。对于供应商而言，评定标准包括不变资本和可变资本之和、产品质量、生产能力、技术水平、服务能力、敏捷柔性、经济状况、外部力量和机构的影响以及管理水平。对于销售商而言，主要评定标准为成本收益、市场监控能力、市场判断能力、营销水平和能力、服务能力、外部力量和机构的影响以及管理水平。由于供应链中存在大量的企业意向，每个待选企业都有许多字段特征值，因此企业需要通过循环多次选择才能完成挑选。
在此过程中，数据挖掘技术显得尤为重要。分类和聚类算法能有效处理海量数据信息，提高处理的效率和准确性。分类算法包括模型建立和使用模型进行分类的步骤，需要估计模型的预测准确性，并根据此对数据集合中的未知数据进行分类。聚类算法则是将数据集分成多个类或簇，以便对性质相似的数据进行集合处理。通过对数据的分析，企业能更高效地评定合作伙伴的价值，并建立起一个完整的价值评定体系。
在数据挖掘的应用程序和步骤方面，文档描述了挑选标准的量化和预处理方法。具体步骤包括构造判断矩阵、计算标准权值、专家打分以及指标数据的前期处理。挑选标准通过专家打分，采用1至9的标度法给出，分值越高表示重要性越大，然后通过方根法计算各标准权值，确保符合最大特征值验证，以避免主观偏差导致的不合理结果。对指标数据进行前期处理，通过数学公式使数据范围规范化到0到1之间。
接下来，文档阐述了潜在合作伙伴的聚类分析。利用数据挖掘技术对企业进行聚类，每个待选企业对应一个Y维向量，然后通过计算类间距离实现均值聚类分析，得到类的平均值，直到函数极限停止。聚类分析的结果将作为下一步分类分析的依据。
在潜在合作伙伴的分类分析环节，文档指出，分类过程一般采用随机取样方法，抽取待选企业的一部分作为模板企业，并进行级别评定。之后，根据这些模板企业形成分类算法模型，再对其他企业进行分类。误差逆传播算法训练的多层前馈网络，即神经网络模型，是分类算法中一个重要的工具。通过该模型，企业可以在有导师训练的条件下，接受输入和输出的矢量，并通过经验学习得到近似期望值的结果输出。
文档强调，选择合适的供应链合作伙伴是物流供应链管理中的关键步骤，而数据挖掘技术为这一过程提供了高效的分析手段。通过精确的量化和预处理，以及分类和聚类算法的运用，企业能够对潜在合作伙伴进行有效分析，并最终筛选出符合要求的供应链合作伙伴。
本篇文档详细解释了数据挖掘技术在物流供应链合作伙伴选择中的应用方法，包括合作伙伴的选择标准、数据挖掘的分类和聚类算法、以及这些算法在供应链合作伙伴选择过程中的具体应用步骤，为企业在供应链管理中提供了科学和高效的决策依据。
