K-means聚类算法改进与应用研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了K-means聚类算法的研究与应用，作者是张建辉，专业为系统工程，导师为王学锋，完成于2007年4月。论文深入分析了聚类分析在数据挖掘、商务、生物学等多个领域的应用，以及聚类算法的分类，如基于划分、层次、密度、网格和模型的方法。重点研究了K-means算法，讨论其优缺点，并尝试对其进行改进，以解决对初始值依赖、局部最优等问题。同时，论文将聚类技术应用于客户细分，通过层次分析法量化客户价值，建立客户管理的决策支持系统。" 正文: 这篇论文的焦点在于K-means聚类算法的研究与实际应用。聚类分析作为数据挖掘中的关键部分，被广泛应用在各种领域，包括商业决策、生物信息学、Web文档分类和图像处理等。K-means算法作为一种基于划分的聚类方法，其优势在于简单且高效，但同时也存在对初始值敏感、容易陷入局部最优的局限性。 论文详细对比了不同类型的聚类算法，如基于划分、层次、密度、网格和模型的方法。其中，K-means因其简单性和可扩展性而备受关注。然而，K-means算法的不足在于需要用户预先设定簇的数量（K值），并且其结果可能因初始中心点的选择而异，这可能导致不理想的聚类结果。因此，论文提出了改进算法，旨在降低对K值的依赖并优化初始中心点的选择，以防止算法陷入局部最优。 在应用层面，论文将聚类技术引入客户细分，这是企业有效管理客户的关键。通过层次分析法，论文构建了客户价值评估体系，量化了客户对企业的价值。接着，运用改进后的K-means算法对客户进行细分，为企业提供了实施差异化客户管理和策略的依据。尽管已有客户价值评价体系，但该论文试图创建更符合企业发展需求的客户价值评价模型，提供了一种更科学的客户价值度量和细分方法。 论文的核心章节专注于K-means算法的改进，提出了两种策略。改进算法A能够自动生成合适的簇数，而改进算法B结合了抽样技术和层次凝聚算法，提高了算法的计算效率和聚类质量。这些改进有助于克服原始K-means算法的局限性，提升聚类结果的稳定性和准确性。 这篇论文深入研究了K-means聚类算法，探讨了其在客户细分中的应用，并提出了改进算法，对于理解和优化聚类分析，特别是在商业环境中的应用，提供了有价值的洞见。未来的研究方向可能包括进一步优化聚类算法，探索适应不同类型数据和复杂场景的聚类方法，以及在更多领域中推广聚类技术的应用。