K-means聚类算法在客户细分中的应用与改进

"本文详细探讨了K-means聚类算法的研究及其在客户细分中的应用。作者张建辉在系统工程硕士研究生期间，针对K-means算法的局限性进行了改进，并将其应用于客户价值评估与管理，旨在优化企业资源配置和市场战略。 在聚类分析的背景下，K-means算法作为基于划分的聚类方法，被广泛应用于各种领域，如商业、生物学、Web文档分类和图像处理等。尽管有多种聚类算法，如基于层次、密度、网格和模型的方法，K-means因其简单性和效率而备受青睐。然而，K-means的主要挑战在于对初始聚类中心的选择敏感，容易陷入局部最优解，并且需要预先设定类别数量K。 文章的第一部分介绍了研究的背景和目标，阐述了研究的思路和整体内容。第二部分则深入解析了聚类分析的基本概念，对比了不同聚类算法的优缺点，重点讨论了K-means算法，明确了其优点（如计算简单、速度快）和缺点（如对初始条件依赖性强）。 在第三部分，文章提出了将聚类技术应用于客户细分的实践。通过层次分析法构建客户价值评估体系，量化客户价值，然后利用聚类技术将客户分为不同类别，以支持更精准的客户管理和市场策略。由于现有的客户价值评价模型不完善，文章强调了建立基于企业实际情况的客户价值评价模型的重要性。 第四部分是本文的核心，详细介绍了对K-means算法的改进。改进的算法A克服了对初始K值的依赖，能够自动确定合适的类别数。同时，算法在选择初始中心点时确保它们之间的距离较大，避免了所有中心点落在同一类别上，减少了陷入局部最优的风险。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。 最后，论文总结了主要工作，并指出了未来可能的研究方向，关键词包括聚类、K-means算法和客户细分。 这篇硕士论文不仅深入研究了K-means算法，还提供了实际应用案例，展示了如何通过改进算法提升客户管理的精确性和效率，对于理解和改进聚类算法，以及在实际业务场景中应用这些算法具有重要参考价值。"