基于K-means聚類融合算法及在移動(dòng)客戶細(xì)分中的應(yīng)用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始產(chǎn)生就廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè),如醫(yī)療數(shù)據(jù)分析,審計(jì)數(shù)據(jù)分析、金融數(shù)據(jù)分析等,并且在這些行業(yè)中取得了良好的應(yīng)用成果。
　　 伴隨著移動(dòng)通信的發(fā)展,針對客戶特點(diǎn),提供個(gè)性化的服務(wù)已成為各移動(dòng)公司的一個(gè)重要的服務(wù)手段,因此如何發(fā)現(xiàn)客戶的特性,對具有每種特性的客戶采用什么樣的服務(wù),利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行客戶細(xì)分,為決策部門提供支撐服務(wù)就成為移動(dòng)公司的一個(gè)重要研究熱點(diǎn)。
　　 作為數(shù)據(jù)挖掘中核心技術(shù)之一的聚類分析,在

2、移動(dòng)通信數(shù)據(jù)分析研究中日益重要。本文在分析傳統(tǒng)聚類算法的基礎(chǔ)上,提出了一種聚類融合算法。該算法以K-means為基礎(chǔ),利用不同方法得出的K-means聚類結(jié)果定義聚類融合成員函數(shù),通過數(shù)據(jù)對象間的關(guān)聯(lián)性定義共識(shí)矩陣獲取聚類融合函數(shù),形成基本K-means-CE聚類融合算法,同時(shí)通過定義最大互信息對聚類融合結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,形成優(yōu)化的K-means-CE聚類融合算法。本文將兩種方法在公共數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該融合算法比單一算