| 改进K-均值聚类算法在电信客户分类中的应用 |
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| 引用本文： | 关云鸿.改进K-均值聚类算法在电信客户分类中的应用[J].计算机仿真,2011,28(8). |
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| 作者姓名： | 关云鸿 |
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| 作者单位： | 贵州财经学院,贵州贵阳,550004 |
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| 摘 要： | 研究电信客户分类问题,根据不同类型采用不同策略.针对电信客户实行差异化营销和服务,需对电信客户进行准确分类.传统的k-均值聚类算法是一种重要数据挖掘技方法,存在对初始值敏感和易陷入局部最优的缺陷,导致电信客户分类正确率较低.为了提高电信客户分类的正确率,提出了一种改进k-均值聚类的电信客户分类算法.首先改进k-均值聚类算法通过变异、杂交和选择操作,然后根据分类特征动态地确定初始聚类数k和自适应确定聚类中心,最后采用湖南省某地区客户分类数据进行验证性实验.仿真结果表明,改进k-均值聚类算法很好地解决全局识别寻优问题,提高了客户分类正确率,大幅度减小误差.
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| 关 键 词： | 均值算法 差分演化算法 客户分类 |
Application of Improved K -means Algorithm in Telecom Customer Segmentation |
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| GUAN Yun-hong.Application of Improved K -means Algorithm in Telecom Customer Segmentation[J].Computer Simulation,2011,28(8). |
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| Authors: | GUAN Yun-hong |
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| Keywords: | |
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