一种基于客户模糊聚类的知识需求分析方法

提出了一种引入信息熵的改进型模糊C均值聚类算法,用来对企业客户进行模糊聚类,以分析获取客户的知识需求,为客户提供个性化的知识推送服务。通过实验分析,证明了该方法的有效性,从而提高了企业知识推送的及时性和准确性。     

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.     

基于信息熵的FCM聚类算法

针对模糊聚类存在的数据收缩问题的不足,提出了一种改进现有模糊聚类算法的方法,并进行仿真实验研究.模糊C-均值(FCM)算法主要通过目标函数的迭代优化来实现集合划分,以信息熵作为模糊C-均值算法的约束条件,给出改进算法的推导过程,得出改进后的模糊C-均值算法的隶属度和聚类中心,实现了模糊C-均值的改进算法.实验结果可以表明,改进的模糊C-均值算法是有效的,能够表现出比模糊C-均值算法更好的性能,在实际应用中可以取得较好的聚类效果.     

K均值聚类算法在商业银行客户分类中的应用

研究商业银行客户分类优化问题.商业银行客户类别具有多变性,其类别由初始聚类中心来确定,而传统K均值初始聚类中心固定,不能适应客户类别具有多变性,导致商业银行客户分类结果易陷入局部最优,分类准确率极低.为了提高商业银行客户分类的准确率,提出粒子群优化K均值聚类的商业银行客户分类模型.模型将K均值的初始聚类中心作为一个粒子,商业银行客户分类准确率作为粒子群优化的目标函数,通过粒子相互协作获得最优初始聚类中心,聚类中心具有自适应性,使然后采用最优K均值聚类算法对银行客户进行分类.仿真结果表明,优化K均值算法收敛速度快,提高了客户分类准确率,分类结果更加合理,便于对商业银行为客户采取相应经营策略.     

基于K近邻隶属度的聚类算法研究

经典模糊C均值聚类算法（FCM）基于欧氏距离,存在不同规模类簇不能正确聚类问题,针对此问题提出一种基于[K]近邻隶属度的模糊C均值聚类算法（KNN_FCM）。讨论了基于[K]近邻隶属度的粗糙C均值聚类算法（KNN_RCM）和粗糙模糊C均值聚类算法（KNN_RFCM）,此方法避免了传统粗糙C均值聚类算法（RCM）和粗糙模糊C均值聚类算法（RFCM）中阈值选择问题。将KNN_FCM、KNN_RCM、KNN_RFCM分别与FCM、RFM、RFCM在UCI数据集上进行仿真比较,结果表明新方法是可行、有效的。     

基于犹豫模糊Canopy-K均值聚类算法的研究与应用

针对传统K均值聚类算法对初始值敏感、易陷入局部极值点,导致数据分类结果不理想的问题,本文提出一种基于犹豫模糊Canopy-K均值聚类算法。首先利用Canopy算法对原始数据进行初步分类,形成多个数据重合的Canopy中心集合,即得到K均值算法的初始聚类中心。然后再利用K均值聚类算法进行聚类,得到最终的聚类结果。最后结合疫情后复工复产企业评价信息数据进行实例分析,从6个方面对复工复产的5个企业发展情况进行评估。将新提出的算法和基于层次分析的K均值聚类算法进行对比分析。结果表明,新提出的方法较大地减少了迭代次数,聚类结果更加合理、稳定和有效。     

基于改进的粒子群优化的模糊C-均值聚类算法

利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优的特点,很大程度上避免了模糊C-均值聚类（FCM）算法对初值敏感、易陷入局部收敛的缺陷.利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为PSO算法初始聚类中心的参考,提出一种新的模糊C-均值聚类算法Improved PSO FCM.实验结果表明,论文算法提高了FCM的搜索能力,聚类更为准确,效率更高.     

一种结合PSOA的模糊K-均值客户聚类算法

运用结合PSO(粒子群优化)算法的模糊均值聚类法进行客户聚类分析是CRM中一个新的研究方向。本文提出将M个客户记录指定字段中出现频率最大的N个字段值作为客户的特征属性,由M个客户的特征属性构成客户模糊聚类的模式样品集,并在均值聚类算法中结合PSO算法,对总的类内离散度和进行优化,使其达到最小值,从而获取最佳客户聚类。实验表明,采用本算法能够得到满意的客户聚类结果。     

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。