K-means算法研究与应用：客户细分和价值评价

"这篇硕士学位论文主要探讨了K-means聚类算法的研究与应用，特别是在客户价值评价模型中的应用。作者张建辉通过层次分析法确立客户价值各层因素权重，并利用改进的K-means算法进行客户细分，为企业的客户管理提供决策支持。" 在客户价值评价模型中，权重的确定是一个关键步骤。层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）被用于此目的，这是一种处理复杂问题的量化方法，尤其适用于不能简单用数学模型描述的情况。AHP通过对多层次的因素进行比较和判断，确定各因素相对重要性，从而得出权重分配。 K-means聚类算法是数据挖掘中的基础算法，属于基于划分的方法。论文深入研究了K-means的优缺点，并尝试对其进行改进，以解决其对初始值K的敏感性以及可能陷入局部最优的问题。改进后的算法A能自动确定类数K，并确保初始中心点的分布均匀，避免同一类中的点被选为中心，减少了陷入局部最优的风险。 此外，为了提升算法的计算效率，论文还提出了改进算法B，结合抽样技术和层次凝聚算法，优化了K-means的运行过程，使得新算法B在保持聚类效果的同时，提高了计算速度。 在应用部分，论文将聚类技术应用于客户细分，通过层次分析法构建客户价值评估体系，量化每个客户的贡献值。以此为基础，应用聚类算法将客户划分为不同群体，帮助企业进行有效的客户管理和决策制定。鉴于现有的客户价值评价模型的不成熟，论文提出了一套结合实际业务的客户价值评价模型，该模型基于一系列可操作的指标，旨在更准确地衡量客户价值并进行客户细分。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于改进了K-means算法，并将其应用于客户价值评价模型，为企业的客户管理提供了新的工具和方法。同时，也为后续研究指明了方向，如继续优化聚类算法、探索更精确的客户价值度量标准等。关键词聚焦于“聚类”，强调了论文在聚类算法研究与应用领域的深度探索。