改进的K-means算法：解决初始值依赖与计算量问题

"这篇硕士学位论文主要探讨了K-means聚类算法的研究及其在客户细分中的应用，作者张建辉在导师王学锋的指导下完成，专业为系统工程，发表于2007年。" 在数据挖掘领域，聚类分析是一项关键任务，它通过将数据集划分为相似性较高的群组，广泛应用于商务、生物学、Web文档分类和图像处理等多个领域。聚类算法主要有基于划分、层次、密度、网格、模型以及模糊聚类等多种方法。K-means算法作为基于划分的聚类算法之一，因其简单和高效而被广泛应用。 K-means算法的基本思想是迭代寻找最佳的类中心，将数据分配到最近的类中心所属的簇。然而，该算法存在两个主要问题：一是对初始聚类中心（K值）的依赖，如果初始选择不当，可能导致聚类结果不佳；二是计算量较大，尤其在处理大规模数据时，效率较低。 针对这些问题，论文提出了改进算法A，旨在解决初始值选取的依赖，算法A能自动确定合适的聚类数，不再需要预设K值。此外，算法A优化了中心点的选择，确保新中心点与已有中心保持一定距离，从而减少陷入局部最优的风险。 然而，算法A依然存在问题，即对参数h的依赖。h值的选取直接影响聚类的数量，过小可能导致过度细分，而合适的h值通常需要经验和多次实验。这为用户带来了一定的困扰，需要针对不同情况调整h值。 为了提高计算效率，论文进一步提出改进算法B，结合抽样技术和层次凝聚算法，降低了计算复杂度，使得新算法B在保持良好聚类效果的同时，提升了执行效率。 论文应用部分将聚类技术应用于客户细分，通过层次分析法量化客户价值，再利用聚类技术将客户分组，为企业提供有效的客户管理策略。这一方法弥补了现有客户价值评价体系的不足，建立了更加实际和适用的企业客户价值评价模型。 这篇论文深入研究了K-means算法，提出了改进策略，并将其应用到实际问题中，展示了聚类分析在客户管理中的价值，同时也指出了未来的研究方向，如继续优化算法性能和适应性。关键词包括聚类、K-means算法、客户细分、数据挖掘和客户价值评价。