基于K-means算法的居民数字画像促进基层治理研究——以CS市XZ社区为例

文章提出了一种基于K-means的居民数字画像算法在基层治理方面的应用，旨在推动基层治理能力的提升。首先对居民的基本属性等关键信息进行采集和处理，创建一个多维度的数据集。然后对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和一致性。特征选择阶段设计B-EWE特征模型来确定相关的特征，创造居民数字画像的有效表示。最后通过K-means聚类，将基层社区的居民进行画像分类。根据实验结果来提出政策建议，协助基层制定更有效的治理策略，以满足居民的需求并改善其生活质量。