支持交叉营销的金融产品客户数据挖掘

首先比较了DBSCAN,CLIQUE,CLARANS,K-means和X—means等聚类算法,接着选用X-means聚类算法建立了金融产品客户细分模型,然后结合关联强度分析,设计了支持交叉营销的金融产品客户数据挖掘系统,并给出了一个系统使用示例。     

K 均值聚类算法在银行客户细分中的研究

研究银行客户细分问题,对客户进行分类,应针对获利最大的为识别目标.为了减少主观性分析,采用 K 均值聚类算法是数据挖掘技术在银行客户细分中一种重要方法,K 均值算法存在对初始值敏感且容易陷入局部最优值的缺点,导致银户客户分类准确率低.为了提高银行客户细分的准确率,提出了一种基于改进的 K 均值聚类的银行客户细分方法.算法首先通过有效指数法动态调整初始聚类数 K,减轻了聚类结果对初始聚类数 K 的依赖,通过自适应最佳密度半径来确定聚类中心,降低聚类中心对分类结果的影响,加快聚类速度,最后通过初始聚类数 K 和聚类中心对银行客户进行细分.在 C++ 语言平台上,采用某市银业的客户分类数据对算法进行实验,结果表明,算法有效地克服了传统 K 均值算法易陷入局部最优值,提高了客户分类准确率,聚类结果更加合理,为银行决策者提高有效的参考,并带来更多的收益.     

基于数据挖掘的银行客户细分模型

随着银行客户的增多,如何对客户进行分类,制定有针对性的营销策略,保留住优质客户,是银行客户关系管理的重要内容。本文利用X-means算法建立银行客户细分模型,为银行决策者提供科学的决策支持。     

数据挖掘技术在银行客户细分中的应用

当前银行的数据信息的管理工作,己从原来的管理系统发展成为当前的分析决策。银行数据需要通过数据仓库和数据挖掘技术细分银行客户群体、分析交易内在规律、保障银行服务等。该文阐述了细分银行的数据仓库的设计,并在此基础上使用聚类算法具体应用于细分用户市场,为银行业务的开展提供了数据依据。     

基于信息熵的蚁群聚类算法在客户细分中的应用①

传统的蚁群聚类算法需设置较多参数,且聚类时间较长。基于信息熵的蚁群聚类算法通过信息熵改变蚂蚁拾起和放下数据的规则,减少了参数的设置、缩短了聚类的时间,将其应用于客户细分,并且与采用传统的蚁群聚类算法得到的细分结果进行比较分析,实验表明。基于信息熵的蚁群聚类算法可以加快客户细分的聚类进程。     

基于信息熵的蚁群聚类算法在客户细分中的应用①

传统的蚁群聚类算法需设置较多参数,且聚类时间较长。基于信息熵的蚁群聚类算法通过信息熵改变蚂蚁拾起和放下数据的规则,减少了参数的设置、缩短了聚类的时间,将其应用于客户细分,并且与采用传统的蚁群聚类算法得到的细分结果进行比较分析,实验表明。基于信息熵的蚁群聚类算法可以加快客户细分的聚类进程。     

基于半监督谱聚类集成的售后客户细分

根据汽车售后服务客户细分的目的,以及保修期内客户对车辆的保养情况,构建了RFMD客户细分指标模型。针对聚类集成算法能充分挖掘数据集的内在结构,以及半监督学习思想利用先验知识指导聚类的优势,将半监督谱聚类集成（SSSCE）算法应用于售后服务客户细分。与谱聚类（SC）算法和谱聚类集成（SCE）算法相比,SSSCE算法的客户细分结果较优。对用SSSCE算法细分得到的客户群进行特征分析,并给出相应的保养指导策略。     

移动电子商务情境下客户细分优化算法的研究

由于传统聚类算法的收敛过早、精度较低等缺点无法满足移动电子商务情境下的客户多样性、动态性、复杂性等特点,在研究典型客户细分领域聚类算法的基础上,提出一种结合不同聚类算法优点的混合聚类算法M-Cluster。针对移动电子商务情境下学生群体的消费模式和群集现象,构建出基于M-Cluster算法的融合LTV和RFM模型优点的CPM模型用于评价和细分客户群。     

C均值算法的电信客户细分研究

研究准确细分电信客户,提高竞争力,采用随机选择初始值聚类中心和梯度下降寻优方式,易陷入局部最优,导致电信客户细分的准确率低.为了解决C值的不足来提高电信客户细分准确率,提了一种粒子群优化C均值的电信客户细分方法(PSO-FCM),PSO-FCM通过PSO来选择电信客户细分的初始聚类中心,减小客户细分结果对聚类中心依赖,然后采用C均值算法对电信客户进行细分.在VC十十语言环境下,PSO- FCM算法对电信客户消费数据进行仿真,实验结果表明,提高了电信客户细分准确率,更助于电信企业对不同客户群制定相应营销套餐,为电信企业带来更多的收益.     

基于聚类的客户细分方法研究

本文首先对聚类算法进行了分析,然后以中小型商业批发企业为例,设计了一种反映客户价值与客户关系质量的客户细分模型,应用K-Means聚类方法进行了实际的挖掘。探讨在中小型企业不能提供完备数据的情况下,只要设计出合理的细分模型并选择合适的算法仍然可以实现有效的客户细分。     

聚类算法在电信客户细分中的应用研究

结合聚类算法的分析，提出了一种解决电信客户细分的应用模型，该模型在实际中得到了较好的应用并为电信服务产品的策划设计提供了依据。同时，通过引入指标区分度的定义，给出了一种聚类方法应用效果评估的方法。该方法结合电信的案例应用与K-Means、SOM、BIRCH等聚类方法结果的分析，得出K-Means方法在电信客户市场细分中的应用优越性。     

支持向量机在银行贷款客户分类中的应用研究

随着客户关系管理系统的不断发展和应用,使用先进的算法进行客户分析变得越来越重要。尤其是象银行这种以客户为导向的行业,客户分析是十分必要的。当前,支持向量机方法作为一种统计学习理论的分类方法已经发展的比较成熟而且成功应用到了很多领域。文章解决的主要问题是对银行的客户数据根据其属性对客户进行分类,为银行的客户关系管理系统提供一种可靠的分类方法。文中主要介绍了银行的客户分类学习的过程和结果,如,客户数据清洗,数据预处理,SVM进行数据分类,多类分类处理,客户属性选择等问题。     

两种聚类算法在顾客行为分析中的应用比较

分析网络群落划分的GN聚类和模式识别中AP聚类两种算法的设计思想和特点;以图书借阅记录为例构建了顾客聚类的数据集,进行了两种算法的聚类比较。研究表明,两种算法从不同角度揭示了顾客群体的结构特征,GN聚类结果与顾客的宏观特征分类相接近,而AP算法结果反映出顾客需求的分布特征。探讨了算法设计原则对实验结果产生的影响。这些工作可为聚类算法的设计改进和顾客行为的数据挖掘等研究提供一定的参考。     

基于虹膜识别技术的网上银行解决方案

介绍了一种积分微分算子结合梯度分解哈夫变换来定位虹膜的方法,它能够有效地克服了Daugman算法中非散射人工光源引起的亮点效应。并将这种虹膜识别算法应用于网上银行系统,设计了一种网上银行解决方案,可以满足客户、银行和认证中心三方对安全性和实用性的要求。     

An adaptive unsupervised approach toward pixel clustering and color image segmentation

This paper proposes an adaptive unsupervised scheme that could find diverse applications in pattern recognition as well as in computer vision, particularly in color image segmentation. The algorithm, named Ant Colony-Fuzzy C-means Hybrid Algorithm (AFHA), adaptively clusters image pixels viewed as three dimensional data pieces in the RGB color space. The Ant System (AS) algorithm is applied for intelligent initialization of cluster centroids, which endows clustering with adaptivity. Considering algorithmic efficiency, an ant subsampling step is performed to reduce computational complexity while keeping the clustering performance close to original one. Experimental results have demonstrated AFHA clustering's advantage of smaller distortion and more balanced cluster centroid distribution over FCM with random and uniform initialization. Quantitative comparisons with the X-means algorithm also show that AFHA makes a better pre-segmentation scheme over X-means. We further extend its application to natural image segmentation, taking into account the spatial information and conducting merging steps in the image space. Extensive tests were taken to examine the performance of the proposed scheme. Results indicate that compared with classical segmentation algorithms such as mean shift and normalized cut, our method could generate reasonably good or better image partitioning, which illustrates the method's practical value.     

基于快速蚁群的银行客户信息属性约简算法

银行客户群体细分对于业务营销具有深远的意义, 客户信息具有数据量大、维度高、变化需求频繁的特点, 为此需要引入一种快速的属性约简算法, 以满足关键属性快速提取进而构建决策的要求. 本文通过改进传统的基于蚁群的属性约简算法, 优化每次迭代过程中的蚂蚁搜索的集合转移策略, 提出了一种基于快速蚁群算法的属性约简算法. 多个UCI数据集实验计算表明提出的新算法求解速度优于传统的基于蚁群算法的属性约简算法, 并且求解质量较优; 最后通过银行客户数据进行实践, 验证了该算法的可行性.     

On cluster tree for nested and multi-density data clustering

Clustering is one of the important data mining tasks. Nested clusters or clusters of multi-density are very prevalent in data sets. In this paper, we develop a hierarchical clustering approach—a cluster tree to determine such cluster structure and understand hidden information present in data sets of nested clusters or clusters of multi-density. We embed the agglomerative k-means algorithm in the generation of cluster tree to detect such clusters. Experimental results on both synthetic data sets and real data sets are presented to illustrate the effectiveness of the proposed method. Compared with some existing clustering algorithms (DBSCAN, X-means, BIRCH, CURE, NBC, OPTICS, Neural Gas, Tree-SOM, EnDBSAN and LDBSCAN), our proposed cluster tree approach performs better than these methods.