《表3 活动特征向量模型：基于k-means和肘部法则的业务流程聚类方法》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于k-means和肘部法则的业务流程聚类方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

由视图生成的特征向量模型包含：活动特征向量模型、资源特征向量模型、性能特征向量模型、转换特征向量模型。活动特征向量模型来源于路径视图，主要关注路径中的一系列活动，事件日志中发现的每种活动构建为向量模型的一个特征。一条路径中具有或不具有某种活动，通过拥有各种活动的数量来描述该路径。参考表2的事件日志，包含7种不同类型的活动，分别为register request(R）、examine thoroughly(ET）、check ticket(CT）、decide(D）、reject request(RR）、examine casually(EC）、pay compensation(PC），因此活动特征向量模型具有7个特征，每条路径描述为具有7个特征值的向量，每种特征代表一种活动。每个特征的取值描述了该活动在一个路径中出现的次数。活动特征向量模型如表3所示。