K-means聚类算法改进与客户细分研究

"本文详细探讨了聚类分析中的相似性测度和K-means聚类算法。相似性测度是聚类分析的基础，包括距离和相似系数。距离是衡量样本点之间相似性的关键，如Minkowski距离（包括绝对距离、欧式距离和切比雪夫距离）、马氏距离和Lance距离。马氏距离克服了量纲影响和多重相关性的问题。K-means算法作为基于划分的聚类方法，具有高效性和简单性，但也对初始聚类中心的选择敏感，易陷入局部最优。本文对K-means算法进行了改进，提出的新算法可以自动确定类数K，并优化了中心点选择，以增强算法的全局最优搜索能力。此外，还介绍了聚类技术在客户细分中的应用，通过层次分析法和数据挖掘技术建立客户价值评价模型，为企业提供客户管理决策支持。" K-means聚类算法是一种广泛应用的无监督学习方法，其目标是将数据集划分为K个互不重叠的类别，使得同一类别内的数据点间相似性高，不同类别间的数据点相似性低。算法的基本流程包括选择初始聚类中心，然后迭代地更新聚类中心和数据点的归属，直到聚类结果不再变化或达到预设的迭代次数。 在K-means的改进中，作者提出的新算法A能自动确定合适的类别数量K，避免了手动设定带来的问题。同时，改进的初始中心点选择策略确保了聚类中心分布在数据空间的广泛区域，减少了陷入局部最优的风险。算法B进一步结合了抽样技术和层次凝聚算法，提高了计算效率，使得新算法在处理大规模数据时更具优势。 在实际应用中，聚类分析常用于客户细分，帮助企业在市场营销、产品定制等方面做出决策。通过对客户数据进行聚类，可以识别出具有相似特征的客户群体，以便实施针对性的营销策略。在本文中，作者构建了一套客户价值评价模型，通过量化客户价值，实现客户细分，为企业提供客户管理决策支持系统，这在当前商业环境中具有重要的实践意义。 本文深入研究了聚类分析的理论与实践，特别是在K-means算法的改进和客户细分领域的应用，为数据分析和决策支持提供了有价值的理论基础和技术手段。未来的研究方向可能包括进一步优化聚类算法的效率、探索更多类型的相似性测度以及在更多领域推广聚类分析的应用。