改进的K-means算法及其在铁路客户细分中的应用

• 作者: 古军杰 李粤 杨壮英 蔡志 邓程
• 来源期刊: 铁路计算机应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: 数据挖掘 铁路货运 K-means算法
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 推广与应用
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: U293|TP39
• 字数: 3021字
• 语种: 中文

摘要

提出使用距离均和识别孤立点,并引入方差对孤立点进行判断处理,对传统的K-means算法进行改进并将改进后的K-means算法应用到铁路客户细分领域,实验结果表明,改进后的K-means算法能更为准确地对铁路货运客户进行聚类分析,从多维的角度较为全面、深入地细分客户消费行为特征,从而辅助铁路货运营销部门制定有针对性的营销策略,进行高效的客户关系管理,提高市场竞争力.