基于多模式分类算法及其在客户保持中的应用
基于实际应用中的客户流失样本分布多样性的特点,提出了一种基于多模式的分类算法.利用聚类算法对流失客户分析群数据进行划分,得到相应的类群,在此基础上利用分类算法对各划分样本数据类群建立相应的分类模型,同时通过过滤低精确度的分类模型以确保提高分类预测精度.通过与Logistic、决策树、神经网络等方法的实践应用结果表明,新算法在客户流失预测精度上得到了较大的提高.
聚类算法、决策树、神经网络、客户保持
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TP311.13(计算技术、计算机技术)
2008-07-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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1417-1419,1423