K-means算法研究与客户细分应用

"K-means聚类算法研究及应用" 在数据挖掘领域，聚类分析是一项核心研究内容，它被广泛应用于各种场景，如商业决策、生物学研究、Web文档分类和图像处理等。K-means算法作为基于划分的聚类算法之一，因其简单高效而备受关注。然而，该算法存在对初始中心点选择的敏感性以及可能陷入局部最优的问题。 张建辉的硕士学位论文深入探讨了K-means算法，并尝试对其进行改进。论文首先介绍了聚类分析的基本概念和方法，对比分析了不同类型的聚类算法，如基于层次、密度、网格和模型的方法，以及模糊聚类。论文特别强调了K-means算法的优缺点，例如其易于理解和实现，但同时也指出其依赖于初始聚类中心的选择，可能导致结果不理想。 论文的实践部分集中在客户细分上，这是客户关系管理和价值创造的关键。通过层次分析法，论文建立了客户价值评估体系，以量化每个客户对企业的贡献。利用改进后的K-means算法，客户被划分为不同的类别，使得企业能针对性地制定客户策略，提升客户管理和价值。 在改进K-means算法的章节中，论文提出了两种策略。改进算法A能够自动确定合适的类数K，减少了人工设定的困扰。同时，它优化了初始中心点的选择，确保它们之间有较大的距离，以降低落入局部最优的风险。改进算法B进一步融合了抽样技术和层次凝聚算法，显著提高了算法的计算效率。 论文的结论部分总结了主要工作，并指出了未来可能的研究方向，如继续优化聚类算法，提高聚类的准确性和效率，以及在更多实际业务场景中应用这些改进的算法。 关键词: 聚类分析, K-means算法, 客户细分, 数据挖掘, 客户价值评价模型, 局部最优, 初始中心点选择, 改进算法