聚类分析在客户细分领域中的应用

• 作者: 吴军英 辛锐
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 数据挖掘 聚类技术 K-means DBSCAN 客户细分
• 年，卷（期）: 2010,（28）
• 页码范围: 199-200,207
• 分类号: TP312
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.28.077

摘要

本文研究和分析了基于划分的K-means算法和基于密度的DBSCAN算法,结合两种算法的优点和不足给出了一种改进的算法--DBSK算法.该算法由于划分了数据集,降低了对主存的要求;算法中给出了计算各局部数据集参数的方法;对于分布不均匀的数据集,由于各个局部采用不同的参数值,使得算法对全局参数的依赖性降低,聚类质量更好.文章最后介绍基于聚类技术的客户细分系统的设计及实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴军英		3	32	3.0	3.0
2	辛锐		1	3	1.0	1.0