K-means算法改进与应用在客户细分中的研究

"类的表示-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." 本文主要探讨了数据挖掘中的聚类分析，特别是聚焦于K-means聚类算法的研究与应用。聚类分析是数据划分的一种重要方法，广泛应用于商业、生物学、Web文档分类和图像处理等领域。现有的聚类算法主要可以分为基于划分、层次、密度、网格、模型和模糊聚类六大类。 在聚类分析中，类的定义是关键。文章列举了四种不同的类定义方式，它们都是基于样本点之间的距离限制。定义①要求所有样本点间的距离最小，是最严格的；定义②和③则分别涉及类内样本点的总距离和类间最远点的距离，而定义④关注是否存在最近邻。这些定义展示了类的不同构建标准，其中更宽松的定义可能包含更广泛的聚类形式。 类的表示方法包括自然语言描述、析取范式（DNF）和聚类谱系图。自然语言描述直观但可能不够精确，DNF描述简洁明了，而聚类谱系图则能详尽展示聚类过程的演变。 K-means算法作为基于划分的聚类算法，因其简单高效而被广泛应用。然而，它依赖于初始中心点的选择，并容易陷入局部最优。论文作者张建辉对K-means算法进行了两方面的改进：一是自动确定类数K，减轻了对初始值的依赖；二是优化了初始中心点的选择，确保各中心点分布均匀，减少陷入局部最优的可能性。此外，还提出了结合抽样技术和层次凝聚算法的改进版本（算法B），以提升计算效率。 论文的应用部分，聚类技术被应用于客户细分，通过层次分析法量化客户价值，进而利用聚类技术将客户划分为不同的群体，以支持企业进行有效的客户管理。作者指出，现有的客户价值评价体系尚不成熟，而本文提出的模型结合了企业实际，建立了可操作的客户价值评价指标，有助于形成客户价值管理的决策支持系统。 总结来说，这篇硕士论文深入研究了K-means聚类算法，针对其局限性提出了改进策略，并将其成功应用于客户细分的实际场景，为数据驱动的客户管理提供了理论基础和实践指导。未来的研究方向可能包括进一步优化聚类算法，提高其适应性和准确性，以及探索更多领域的应用。