K-means聚类算法改进与应用研究

"K-means聚类算法研究及应用." 本文主要探讨了选题"K-means聚类算法研究及应用"的目的和意义，该研究基于IEC61000-4-30-2008标准，关注的是电磁兼容（EMC）试验和测量技术中的电能质量测量方法，但同时也涉及数据挖掘和知识发现技术，特别是聚类分析在企业管理中的应用。 在数据挖掘领域，聚类分析是一种核心技术，它从大量复杂数据中提取有价值信息，将数据划分为相似的子集或类别。这种技术在各种领域都有广泛应用，如市场分析中的客户群体识别、生物工程中的基因分类、非关系数据库中的空间数据分析以及Web信息检索中的文档分类。本文特别关注K-means聚类算法，这是一种基于划分的聚类算法，常用于数据的初步组织和理解。 作者张建辉在硕士论文中深入研究了K-means算法，指出了其对初始值的依赖性和易陷入局部最优的缺点。论文的第二部分详细介绍了聚类分析的基本理论和方法，对比了不同聚类算法，分析了K-means的优势和不足。第三部分则将聚类技术应用于客户细分，提出通过层次分析法量化客户价值，以此为基础进行客户分类，有助于企业更有效地管理和资源配置。 在第四部分，论文的核心章节，作者对K-means算法进行了改进。改进后的算法A能够自动确定合适的类数K，同时优化了初始中心点的选择，以避免算法陷入局部最优。此外，还提出了一种改进算法B，结合抽样技术和层次凝聚算法，提高了算法的计算效率。 这篇论文不仅研究了K-means聚类算法的理论和改进，还将其实际应用于企业客户管理，为解决客户价值评估和细分提供了新的视角和方法。论文最后总结了主要工作，并提出了未来的研究方向，强调了在实际业务场景中优化和应用聚类算法的重要性。