K-means算法改进与应用：客户细分和电能质量测量

"这篇硕士学位论文详细探讨了K-means聚类算法的改进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，针对K-means算法的局限性提出了两种改进策略，分别是算法A和算法B。" 在K-means算法中，其主要问题在于对初始聚类中心的选择敏感，可能导致陷入局部最优解，并且需要预先设定类别数量K。针对这些问题，算法A引入了一种新的初始化策略，选择距离较远的对象作为初始聚类中心，以降低陷入局部最优的风险。此外，算法A还能自动生成合适的K值，不再依赖人工预设。而在多维数据处理上，论文讨论了降维技术，如非线性判据换算法和极点轴投影换算法，用于将高维数据转换到二维空间进行聚类分析。 算法B则注重提升计算效率，采用了抽样技术和层次凝聚算法的结合，对K-means算法进行了优化，使得新算法在保持聚类效果的同时，显著减少了计算时间。 论文的实践部分将聚类技术应用于客户细分，通过层次分析法确定客户价值，然后利用改进后的K-means算法对客户进行分类，以支持企业的客户管理决策。尽管已有客户价值评价体系，但本文提出的模型更加注重企业实际情况，通过一系列可操作的评价指标建立了客户价值评价模型，为精细化的客户管理和决策提供了支持。 这篇论文深入研究了K-means聚类算法的改进策略，为解决其固有问题提供了新的解决方案，并将这些改进应用到实际业务场景，尤其是在客户细分领域的应用，具有较高的实用价值。此外，论文还指出了未来可能的研究方向，如进一步优化聚类算法的效率和精度，以及在更多领域探索聚类分析的应用。关键词包括聚类、K-means算法、客户细分、数据挖掘。