K-means聚类算法改进与应用研究

"K-means聚类算法研究及应用 - 武汉理工大学硕士论文 - 张建辉" 这篇硕士论文详细探讨了K-means聚类算法的研究及其在客户细分中的应用。K-means算法是一种常见的基于划分的聚类方法，其核心思想是通过迭代将数据点分配到最近的聚类中心，直到聚类中心不再显著变化或达到预设的迭代次数。该算法的优势在于其简单性和高效性，但同时也存在着对初始中心点敏感、可能陷入局部最优等问题。 在论文的第一部分，作者介绍了研究的背景和目的，明确了研究内容和思路。第二部分则深入讲解了聚类分析的基本理论，包括聚类分析的各种方法，并对比了不同算法的优劣，特别是对K-means算法进行了详尽的分析，指出了它的优势（如计算效率高、易于理解和实现）和局限性（如对初始中心的依赖和可能的局部最优问题）。 在第三部分，论文将聚类技术应用于客户细分。作者通过层次分析法构建了客户价值评估体系，量化了客户对企业的价值，并运用聚类技术将客户分为不同的群体，以便实施更有针对性的客户管理策略。由于现有的客户价值评价模型还不够成熟，本研究尝试建立一种更为实用的客户价值评价模型，以数据挖掘为工具，结合企业的实际需求，选择了一系列可操作的评价指标。 论文的第四部分是核心章节，作者提出了对K-means算法的两种改进策略。改进算法A旨在自动确定合适的类数K，降低了对预设类数的依赖；同时优化了初始中心点的选择，确保它们之间的距离足够大，以减少因初始点选择不当导致的局部最优问题。改进算法B进一步结合了抽样技术和层次凝聚算法，提高了算法的计算效率和聚类效果。 在论文的结尾，作者总结了主要工作，并提出了未来的研究方向，可能包括对聚类算法的进一步优化、探索新的应用领域，以及在客户价值管理和决策支持系统中的深化应用。 关键词：聚类分析，K-means算法，客户细分，层次分析法，客户价值评价，数据挖掘，决策支持系统