层次凝聚算法与K-means聚类在客户细分中的应用

“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。