基于最小聚类单元的聚类算法研究及其在CRM中的应用

• 作者: 张光建 黄贤英
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类 K均值聚类 网格 CRM(客户关系管理)
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与图像处理技术
• 页码范围: 188-189,203
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2006.07.051

摘要

将聚类分析技术应用于客户关系管理可以改善客户关系,对将来的趋势和行为进行预测,优化营销策略.在综合分析网格聚类算法和K-均值聚类算法的基础上,提出了基于最小聚类单元(Minimum Clustering Cell , 简称MCC)的聚类算法,介绍了该算法在CRM中的应用.经证明该算法是一种实用的、速度更快、效率更高的改进聚类算法,它克服了K-均值聚类需要事先给定K值、网格聚类要求数据密集的缺点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄贤英	重庆工学院计算机系	37	369	12.0	17.0
2	张光建	重庆工学院计算机系	10	59	5.0	7.0