文档介绍：甿算法改进及其在通信行业客户细分中的应用湖南大学工程硕士学位论文学校代号:学级:普通号:密
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作⋯:脚午湖南大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书//文本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特琤员曜⒁玫哪谌萃猓韭畚牟话何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡年解密后适用本授权书。献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于⒈C芸冢⒉槐C芡拧朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊ⅲ作者签名:导师签名:日:
要摘随着通信业务的发展,要求国内通信企业的运营模式由以产品为中心逐步向以客户数据为中心、以信息为基础的国际先进模式转变,客户细分成为该经营模式的前提和基础。如何根据客户消费行为对客户进行合理的细分,对不同的客户提供适合其特点的个性化服务,为客户创造价值,同时使企业利润达到最大化,己成为通信运营商关注的焦点。数据挖掘聚类技术能有效的将具有相同特征的客户聚为一类,为企业进行客户细分提供了技术支持。本文对惴ń懈慕芯坎⒂τ糜谕ㄐ判幸悼突阜种校饕9ぷ剖析了聚类分析中的经典甿算法,阐述了算法思想和基本流程,分析了该算法的优点和不足以及现有的改进算法,重点分析了惴ǘ猿跏季类中心的依赖性以及惴ù砗A渴菔钡氖奔湫实偷娜毕荨针对这两点不足,提出一种改进算法。改进算法取尽可能离得远的样本点作为初始聚类中心,这样可以避免经典算法随机选取初始中心时很可能出现的聚类中心过于邻近的现象,有效防止了目标准则函数陷入局部最优。另一方面,改进算法在计算和比较样本点间的距离时,将三角不等式原理引入到甿算法中,避免一些不必要的比较和距离计算,提高了算法的时间效率。然后通过仿真实验来验证改进算法在聚类效率、聚类稳定性和时间效率上均优于经典甿算法。最后将改进的甿算法应用到电信客户细分中,得到了比较理想的细分结果,并对结果进行分析,从而对不同的客户群制定不同的营销策略,为企业提供合理的决策支持,具有一定的实际意义和应用价值。关键词:数据挖掘;聚类;惴ǎ豢突阜如下:鉰:左改进及和ㄐ判幸悼突阜种械挠τ
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