基于密度的K-Means算法及在客户细分中的应用研究
기우밀도적K-Means산법급재객호세분중적응용연구
Research on K-Means clustering algorithm based on density and its application to customer segmentation
  • 万方数据
    计算机工程与应用 계산궤공정여응용
    COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
    2008年 35期 246-248 ,共3页

    向坚持%刘相滨%资武成

    향견지%류상빈%자무성

    K-Means算法%KMAD算法%密度%客户细分 K-Means算法%KMAD算法%密度%客戶細分
    K-Means산법%KMAD산법%밀도%객호세분
    针时K-Means算法所存在的问题进行了深入研究,提出了基于密度的K-Means算法(KMAD算法).该算法采用聚类对象区域空间的密度分布方法来确定聚类个数K的值,然后用高密度区域的质心作为K-Means算法的初始聚类中心.理论分析与实验结果表明了改进算法的有效性和稳定性,并将改进的算法应用于客户细分研究中.
    침시K-Means산법소존재적문제진행료심입연구,제출료기우밀도적K-Means산법(KMAD산법).해산법채용취류대상구역공간적밀도분포방법래학정취류개수K적치,연후용고밀도구역적질심작위K-Means산법적초시취류중심.이론분석여실험결과표명료개진산법적유효성화은정성,병장개진적산법응용우객호세분연구중.
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