Enhancing Small and Medium Enterprises: A Hybrid Clustering and AHP-TOPSIS Decision Support Framework
Notice bibliographique
Résumé
The vitality of small and medium enterprises (SMEs) is integral to the economic fortification of nations, necessitating refined enhancement mechanisms from governmental bodies.Distinctive in their developmental trajectory, SMEs present a unique challenge in prioritizing interventions.A Decision Support System (DSS), employing a hybridized methodology of Clustering and Analytic Hierarchy Process-Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (AHP-TOPSIS), is proposed to facilitate the stratification of SMEs and guide governmental action based on a hierarchical scale of priorities.In this study, K-Means clustering was adopted for the segmentation of SMEs, leveraging its capability to efficiently partition high-dimensional data with minimal error.Subsequently, the TOPSIS method was utilized to rank SMEs within each cluster.However, the critical step of computing criteria weights to ascertain their relative importance was achieved through the AHP method.The latter effectively addresses multivariate considerations encompassing both quantitative and qualitative criteria through pairwise comparison matrices.The research incorporated 11 attributes, encompassing essential characteristics intrinsic to business entities, such as business name, location, operational status, sector, tax identification number, workforce size, average revenue, production costs, operational challenges, credit accessibility, and external financing needs.The clustering process, executed via Self-Organizing Maps (SOM), yielded optimal clusters at 1000 epochs, evidenced by a Davies Bouldin Index (DBI) of 0.74785, translating to an accuracy of 91.2601%.Notably, the SOM's performance in clustering SME data surpassed that of K-Means, as demonstrated by superior results in both Sum of Squared Error (SSE) and DBI metrics, thus showcasing its proficiency in managing data with heterogeneous criteria.The methodology engenders an n-cluster output, from which members are earmarked for priority ranking.AHP-derived weights are calculated, with a Consistency Ratio (CR) exceeding 0 denoting consistency, thereby determining the significance of each SME.TOPSIS calculations then ascribe the final score, delineating the SMEs' standings.This integrated DSS framework presents a robust tool for policymakers, ensuring targeted and efficient allocation of resources towards the advancement of SMEs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».