| 基于粒子群的K均值聚类算法在电信客户细分中的应用 |
| |
| 引用本文： | 雷艳云.基于粒子群的K均值聚类算法在电信客户细分中的应用[J].科学技术与工程,2009,9(20). |
| |
| 作者姓名： | 雷艳云 |
| |
| 作者单位： | 江苏科技大学计算机科学与工程学院,镇江,212003 |
| |
| 摘 要： | 在K均值算法中, 对于随机的初始值选取可能会导致不同的聚类结果,甚至存在着无解的情况;还有该算法是基于梯度下降的算法,因此不可避免地常常陷入局部极优.针对K均值聚类算法存在的缺点,提出了一种新的聚类算法--基于粒子群的K均值聚类算法,理论分析和实验表明该算法有较好的全局收敛性,能有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点,采用改进后聚类算法对电信客户数据进行聚类分析,得到具有不同特征的客户群组,聚类结果分析更合理清晰,更便于对不同群组采取不同的经营策略,为管理者提供了合理的决策支持.
|
| 关 键 词： | 粒子群算法 聚类分析 全局优化 K均值算法 客户细分 |
| 收稿时间： | 7/6/2009 7:58:26 PM |
| 修稿时间： | 8/31/2009 3:59:09 PM |
Application of K-means algorithm on PSO in telecom customer segmentation |
| |
| leiyanyun.Application of K-means algorithm on PSO in telecom customer segmentation[J].Science Technology and Engineering,2009,9(20). |
| |
| Authors: | leiyanyun |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《科学技术与工程》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《科学技术与工程》下载免费的PDF全文 |
|
