改进K-means算法在客户细分中的应用

"K-means聚类算法研究及应用" K-means聚类算法是一种广泛应用的数据挖掘技术，主要用于将数据集划分为K个不重叠的子集，即“簇”。这个过程是迭代的，旨在最小化簇内的平方误差和最大化簇间的差异。在算法A的改进流程中，可以看到其对K-means算法的优化。 首先，算法A的相异度度量基于欧氏距离，这是最常见的距离计算方式，适用于各特征维度间具有相同权重的情况。算法的流程如下： 1. 初始化时，选取距离最远的两个对象作为初始聚类中心P和Q。欧氏距离定义为两点之间直线距离的平方和的平方根。 2. 将剩余的对象根据与P和Q的距离归类，形成两个簇S1和S2。 3. 计算每个簇内对象到各自中心的距离，找出最大距离的点作为新的候选中心。 4. 判断新中心与原中心之间的距离是否超过预设阈值h。如果超过，那么新中心将成为第三个聚类中心，数据集被分为三个簇。 5. 对每个新形成的簇，再次计算其内部对象到中心的距离，以此迭代更新簇的结构。 这种改进有效地解决了原始K-means算法对初始中心点敏感的问题，通过动态选择聚类中心，降低了陷入局部最优的风险。此外，通过设定阈值h，可以自动确定合适的簇数量K，而不是预先设定。 然而，K-means算法依然存在一些局限性，如对异常值敏感、对簇形状的假设过于严格（假设簇为凸形）以及计算复杂度随着数据量增加而增大。为了克服这些问题，文中提出了改进算法B，它结合了抽样技术和层次凝聚算法。抽样技术可以减少计算量，层次凝聚算法则有助于发现不同尺度的聚类结构，提高算法的鲁棒性和准确性。 在实际应用中，例如客户细分，K-means算法可以帮助企业识别不同类型的客户群体，以便制定个性化营销策略和服务方案。通过对客户数据的聚类分析，可以量化客户价值，构建客户价值评价模型，为企业的决策提供支持。 总结来说，这篇硕士论文深入研究了K-means聚类算法，并提出了两种改进方法，旨在增强算法的稳定性和效率。这些改进不仅有助于理论上的理解，也在客户细分等实际应用中展示了其价值。未来的研究方向可能包括对更多聚类算法的改进，以及在更广泛领域中探索数据挖掘技术的应用。关键词：聚类、K-means算法、客户细分、数据挖掘、欧氏距离。