聚类分析在客户细分领域中的应用

摘要：

本文研究和分析了基于划分的K-means算法和基于密度的DBSCAN算法,结合两种算法的优点和不足给出了一种改进的算法--DBSK算法.该算法由于划分了数据集,降低了对主存的要求;算法中给出了计算各局部数据集参数的方法;对于分布不均匀的数据集,由于各个局部采用不同的参数值,使得算法对全局参数的依赖性降低,聚类质量更好.文章最后介绍基于聚类技术的客户细分系统的设计及实现.

关键词：数据挖掘、聚类技术、K-means、DBSCAN、客户细分

所属期刊栏目：26

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：199-200,207