基于K-means聚類融合算法及在移動客戶細分中的應用.pdf

1、數據挖掘技術從一開始產生就廣泛應用于各個行業(yè),如醫(yī)療數據分析,審計數據分析、金融數據分析等,并且在這些行業(yè)中取得了良好的應用成果。
　　 伴隨著移動通信的發(fā)展,針對客戶特點,提供個性化的服務已成為各移動公司的一個重要的服務手段,因此如何發(fā)現客戶的特性,對具有每種特性的客戶采用什么樣的服務,利用數據挖掘技術進行客戶細分,為決策部門提供支撐服務就成為移動公司的一個重要研究熱點。
　　 作為數據挖掘中核心技術之一的聚類分析,在

2、移動通信數據分析研究中日益重要。本文在分析傳統聚類算法的基礎上,提出了一種聚類融合算法。該算法以K-means為基礎,利用不同方法得出的K-means聚類結果定義聚類融合成員函數,通過數據對象間的關聯性定義共識矩陣獲取聚類融合函數,形成基本K-means-CE聚類融合算法,同時通過定義最大互信息對聚類融合結果進行優(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據集上進行了相應的實驗,實驗結果表明該融合算法比單一算