模糊聚類算法研究及在CRM中的應用.pdf

1、聚類分析，是在無先驗知識無指導下進行數據分析的一種數據挖掘技術。通過先進算法的恰當采用，發(fā)掘潛藏的有價值的信息，提高數據分析和解釋的質量，也為后續(xù)其它數據分析和整理工具對數據的再處理或理解提供科學的判據手段。在現實世界中，許多客觀事物之間的界限往往是模糊的，對事物進行分類時就必然伴隨著模糊性，由此產生了模糊聚類分析。 本文在介紹聚類分析以及模糊理論的基本概念和相關知識的基礎之上，描述了模糊ISODATA聚類算法的基本原理和步驟，

2、詳細說明了通過迭代過程完成聚類的過程。并且分析了其算法，用代碼實現。本文對模糊ISODATA算法中初值的選取方法進行了分析和研究，采用模糊聚類最大矩陣元法確定分類數和得到初始劃分陣；此外，還通過理論分析和反復試驗，優(yōu)化了模糊ISODATA算法中其它參數的取值；最后，得到了改進的模糊ISODATA算法。該算法減小了對初值的敏感性，聚類更高效，結果更穩(wěn)定。 客戶關系管理(CRM)是一種管理理念，也是對以客戶為中心的商業(yè)模型提供支持的

3、一整套軟件系統(tǒng)。在客戶關系管理的流程中，客戶市場規(guī)模龐大，必須根據客戶的特點對客戶進行細分，并在此基礎上對不同的客戶類別提供有針對性的差異化服務。 本文針對CRM系統(tǒng)中迫切要解決的客戶分類問題，基于改進的模糊ISODATA算法，構建了客戶分類模型。系統(tǒng)用ASP和Microsoft SQL Server實現，并通過大量現實數據的訓練，得到了比較理想的聚類結果，驗證了模型的合理性、有效性和實用性，為企業(yè)差異化對待客戶提供了科學依據。