K-means算法改进与应用：客户细分研究

"输入17个数据对象-iec61000-4-30-2008电磁兼容(emc)试验和测量技术电能质量测量方法" 这篇硕士学位论文探讨了K-means聚类算法的研究及其在客户细分中的应用。论文的作者是张建辉，他在武汉理工大学攻读系统工程硕士学位，导师是王学锋，完成于2007年4月。 论文首先介绍了K-means聚类算法的重要性，这是一种基于划分的聚类方法，广泛应用于数据挖掘、商务分析、生物学、Web文档分类和图像处理等多个领域。聚类分析是一种无监督学习方法，旨在将数据集分成多个类别，使得同类别内的数据相似性较高，而不同类别间的数据差异较大。 K-means算法的基本步骤包括选择初始聚类中心、计算每个数据点与中心的距离、重新分配数据点到最近的中心所属的类别，以及更新中心直到收敛。论文中提到了一个具体的实例，涉及17个数据对象，这些数据被用于电力质量的测量，具体变量包括“而”、“屯”、“毛”等。在SPSS软件上执行K-means算法时，通常随机选择数据对象作为初始聚类中心。论文给出了K-means算法运行后得到的最终聚类中心结果。 论文的第二部分详细讨论了聚类分析的基本概念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。特别地，针对K-means算法，论文分析了其优点（如简单高效）和缺点（如对初始中心敏感，可能陷入局部最优）。 第三部分则将聚类分析应用于客户细分，这是企业有效管理客户的关键。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，然后利用聚类技术将客户分为不同的群体，以实现精细化的客户管理。论文指出，现有的客户价值评价体系在度量模型和定量分析方面还有待成熟，因此提出了一种基于数据挖掘和具体业务指标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。改进后的算法A克服了对初始值K的依赖，可以自动确定合适的类别数量。同时，算法对初始中心点的选择更为严格，确保它们之间的距离足够大，从而减少落入局部最优的风险。此外，改进的算法B结合了抽样技术和层次凝聚算法，进一步提高了计算效率。 论文最后总结了主要工作，并提出了未来的研究方向，可能包括算法优化、新的应用领域探索以及与其他聚类方法的集成。 关键词：聚类分析、K-means算法、客户细分、数据挖掘、客户价值评价