K-means算法在客户细分中的应用与改进研究

"00928_交易量C2031-iec61000-4-30-2008电磁兼容(emc)试验和测量技术电能质量测量方法" 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，作者为张建辉，指导教师为王学锋，专业为系统工程。K-means算法是数据挖掘中一种常见的基于划分的聚类方法，广泛应用于商业分析、生物学、Web文档分类和图像处理等多个领域。 在论文的第一部分，作者介绍了研究的背景和目的，明确了研究的思路和内容结构。这一部分可能会涉及数据挖掘的重要性以及客户细分在企业管理中的作用。 第二部分详细阐述了聚类分析的基础理论和不同类型的聚类方法，包括基于划分、层次、密度、网格和模型的方法，以及模糊聚类。重点分析了K-means算法，讨论其优势（如简单快速）和不足（如对初始中心点敏感，易陷入局部最优）。 第三部分是应用部分，论文将聚类技术应用到客户细分中。首先通过层次分析法构建客户价值评估体系，量化客户对企业的价值。接着利用聚类技术将客户分为不同的群体，以便企业进行针对性的客户管理。这一部分还提到了当前客户价值评价模型的不成熟性，特别是定量衡量上的困难，论文提出了一种新的数据挖掘方法，构建了基于企业实际情况的客户价值评价模型。 第四部分是论文的核心，即K-means算法的改进。作者提出了两种改进策略：A算法解决了对初始类数K的依赖，可以自动确定K值；B算法则结合抽样技术和层次凝聚算法优化了原算法，提高了计算效率，减少了陷入局部最优的风险。 最后，论文总结了主要工作，并指出了未来的研究方向。关键词包括聚类分析，表明了论文的核心主题。 这篇论文深入研究了K-means聚类算法的改进，以及在客户细分中的应用，为企业的客户价值管理和决策支持提供了新的工具和方法。通过算法优化，提高了聚类效果和计算效率，有助于企业在大数据时代更好地理解和利用客户数据。