改进k-means算法在供电企业CRM中的客户细分效率验证

聚类算法在电力行业的应用，尤其是供电企业的客户关系管理系统（CRM）中，扮演着至关重要的角色。传统k-means算法以其简单易用和快速聚类的特点被广泛应用。然而，k-means算法在处理数据噪声、非球形簇和异常值时可能存在局限性。本文主要关注于针对这些不足，提出了一种改进的k-means聚类算法。 作者孟建良、尚海昆和边玲针对电力供应企业CRM系统的特性，认识到在客户群体划分过程中，传统的k-means算法可能无法精确捕捉到客户的复杂需求和行为模式。因此，他们提出了一个基于改进k-means的方法，该方法考虑了加权策略，旨在提高聚类的准确性和稳定性。加权策略能够根据不同特征赋予不同的权重，使得算法能更有效地处理数据中的异质性。 通过实验证明，这种改进的k-means算法在供电企业CRM系统中的应用表现出显著的优势。实验结果显示，它不仅提高了客户群细分的精度，而且在处理大规模数据集时效率更高，对于个性化服务推荐、营销策略制定等方面具有实际价值。该研究不仅验证了改进算法的有效性，还为电力行业的客户关系管理提供了新的思路和工具。 关键词：“聚类”、“簇”、“加权”、“供电企业”、“客户关系管理”表明了文章的核心关注点。采用的中图法分类号TP311.13和文献标识码B，表明这是一篇实用性强、理论与实践结合的科研论文。这篇文章对电力企业如何利用改进的聚类算法提升客户体验和运营效率具有重要的指导意义。