邵阳学院学报（自然科学版）
邵暘學院學報（自然科學版）
소양학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF SHAOYANG UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2009年
4期
69-73
,共5页
聚类算法%区分度%效果评估
聚類算法%區分度%效果評估
취류산법%구분도%효과평고
聚类算法是数据挖掘中的一个重要研究领域,是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法.目前其研究已深入到数据库、数据挖掘、统计等领域并取得了很大的成绩,但是由于聚类算法的多样性,使其在很多行业应用中有着不同的应用效果.基于此,本文通过聚类算法三种指标的比较,给出了一种聚类方法应用效果评估的方法.该方法结合电信的案例应用与K-Means、SOM、BIRCH等聚类方法结果的分析,最后得出K-Means方法在电信客户细分中的应用优越性.
聚類算法是數據挖掘中的一箇重要研究領域,是一種數據劃分或分組處理的重要手段和方法.目前其研究已深入到數據庫、數據挖掘、統計等領域併取得瞭很大的成績,但是由于聚類算法的多樣性,使其在很多行業應用中有著不同的應用效果.基于此,本文通過聚類算法三種指標的比較,給齣瞭一種聚類方法應用效果評估的方法.該方法結閤電信的案例應用與K-Means、SOM、BIRCH等聚類方法結果的分析,最後得齣K-Means方法在電信客戶細分中的應用優越性.
취류산법시수거알굴중적일개중요연구영역,시일충수거화분혹분조처리적중요수단화방법.목전기연구이심입도수거고、수거알굴、통계등영역병취득료흔대적성적,단시유우취류산법적다양성,사기재흔다행업응용중유착불동적응용효과.기우차,본문통과취류산법삼충지표적비교,급출료일충취류방법응용효과평고적방법.해방법결합전신적안례응용여K-Means、SOM、BIRCH등취류방법결과적분석,최후득출K-Means방법재전신객호세분중적응용우월성.
