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.     

改进K-均值聚类算法在电信客户分类中的应用

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.     

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.     

基于粒子群模糊C-均值聚类在入侵检测中的应用

在模糊C-均值（FCM）聚类算法基础上,提出一种将粒子群优化算法与FCM聚类算法相结合产生基于粒子群的C均值算法（PSO-FCM均值算法）。用KDD cup99数据集进行比较FCM算法和PSO-FCM算法检测性能。试验结果表明,PSO-FCM算法能够避免FCM算法固有的缺点,检测率提高和漏报率、误报率下降,并且有较高的检测性能。     

客户细分中聚类的应用

客户细分是企业识别客户类别、把握客户特征的重要方法。文章简单介绍了当前常用的客户细分的方法,针对电信企业提出了基于客户价值和客户行为的客户细分模型,采用K-means算法对电信企业客户进行聚类,并提出提升各类客户价值相应的策略。     

基于客户细分的客户流失预测研究

分析了电信行业客户关系管理系统的数据独有特点,提出基于客户细分的客户流失预测模型.首先,采用模糊核C-均值聚类算法用于客户细分并对细分结果进行分析,发现高价值客户的群体特征.再利用企业历史数据建立基于SAS数据挖掘技术的客户流失预测模型.最后,把高价值客户作为预测目标数据应用于该模型当中预测出有流失倾向的客户.实验结果表明,该方法有效可行,可以为企业提供准确、有流失倾向的客户名单.     

基于粒子群优化的模糊C-均值聚类改进算法

针对模糊C-均值聚类算法(FCM)存在易陷入局部优化的问题,将粒子群优化算法(PSO)和模糊C-均值聚类算法FCM相结合,提出了一种新的模糊聚类算法PSO-FCM.该算法使用PSO算法来代替FCM的迭代过程以实现模糊聚类,具有了很强的全局搜索能力,从而不用再为得到好的聚类效果而反复选择初值.仿真实验结果表明,提出的模糊聚类算法提高了FCM的搜索能力,具有更好的稳定性和健壮性,优化能力增强,提高了聚类的效率和效果.     

自组织映射聚类算法在电信客户细分中的应用①

将自组织映射SOM（Self Organization Map）聚类算法应用于电信客户细分,并与采用K-means聚类算法得到的结果进行比较。实验表明,SOM可以有效的进行电信客户细分且聚类效果较优,但需付出训练时间的代价。同时对两种算法的复杂度、误差等进行了分析。     

融合联机分析和聚类的电信客户细分建模方法与实现

应用联机分析处理技术选择用户ARPU值作为客户细分的维度．依据用户平均收入ARPU值进行分类．按客户的消费额高低将客户分成高中低几档客户．然后采用数据挖掘聚类分析中的K—means聚类算法．参照国际通行的数据挖掘CRISP—DM标准提出一种电信企业客户细分模型和细分方法。对电信企业大量现实数据的实验结果表明．利用该客户细分模型和技术获得了较好的挖掘结果．为电信运营商的经营和决策提供了有力的支持。     

基于粒子群优化的模糊c均值聚类算法--在丙烯腈反应器参数优化上的应用

采用粒子群优化(PSO)算法,代替遗传算法(GA),将其和模糊c均值(FCM)聚类算法结合,形成基于粒子群优化的模糊c均值聚类(PSO-FCM)算法,同时引进混沌优化算法加强PSO-FCM算法的局部搜索能力。以某工厂丙烯腈反应器数据为研究对象,对比GA-FCM算法和FCM算法,研究结果表明PSO-FCM算法能够得到较优的聚类,且该算法实现简单,便于工程应用,对丙烯腈反应器参数调整的指导作用更加显著。