数据挖掘中聚类分析的研究

• 作者: 陈学进
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类分析 客户行为
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、软件工程
• 页码范围: 44-45,49
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 2223字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2006.09.016

摘要

聚类分析是由若干个模式组成的,它在数据挖掘中的地位越来越重要.文中阐述了数据挖掘中聚类分析的概念、方法及应用,并通过引用一个用客户交易数据统计出每个客户的交易情况的例子,根据客户行为进行聚类.通过数据挖掘聚类分析,可以及时了解经营状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息.对客户状态、交易行为、自然属性和其他信息进行综合分析,细分客户群,确定核心客户.采用不同的聚类方法,对于相同的记录集合可能有不同的划分结果对其进行关联分析,可为协助各种有效的方案,开展针对性的服务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈学进	安徽工业大学计算机学院	10	98	4.0	9.0