层次凝聚算法与K-means聚类在客户细分中的应用
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更新于2024-08-10
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“层次凝聚算法-iec61000-4-30-2008电磁兼容(emc)试验和测量技术电能质量测量方法”,“K-means聚类算法研究及应用”。
本文主要探讨了两种聚类算法——层次凝聚算法和K-means聚类算法,并介绍了它们在数据挖掘和客户细分领域的应用。
层次凝聚算法是一种层次聚类方法,它自底向上地将数据库中的对象逐步合并,形成一棵层次化的分类树。该算法首先将每个对象视为独立的组,然后不断合并相似的对象或组,直至所有对象归为一个组或达到预设的终止条件。层次凝聚算法的优势在于能够展示数据之间的层次关系,但可能受限于初始设定,如终止条件和相似性度量。
K-means算法是基于划分的聚类算法,通过迭代过程将数据分配到最近的聚类中心,直到聚类不再发生变化或达到预定迭代次数。K-means的优点在于简单且计算效率高,但其对初始中心点的选择敏感,可能导致局部最优解,而且需要预先设定类别数量K。
在实际应用中,作者张建辉针对K-means算法的局限性进行了改进。改进后的算法A能够自动确定合适的类别数K,减轻了对初始值的依赖。同时,算法B结合了抽样技术和层次凝聚算法,优化了中心点的选择,使得新聚类中心之间的距离增大,避免了陷入局部最优,提高了算法的效率。
文章还介绍了将聚类技术应用于客户细分的案例。通过层次分析法构建客户价值体系,量化客户价值,再利用聚类技术将客户划分为不同群体,以实现更有效的客户管理。这种方法有助于企业根据客户的实际价值进行精准营销和服务,弥补了现有客户价值评价模型的不足。
总结来说,文章深入研究了层次凝聚和K-means聚类算法,提出了改进策略,并将其应用到客户细分问题中,为实际业务决策提供了支持。未来的研究方向可能包括对更多聚类算法的改进,以及在更多领域中探索聚类技术的应用。关键词:聚类,层次凝聚算法,K-means算法,客户细分,数据挖掘。
2021-09-16 上传
2021-09-17 上传
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2021-09-25 上传
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2020-04-29 上传
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史东来
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