【摘 要】
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研究电信客户分类问题,根据不同类型采用不同策略。针对电信客户实行差异化营销和服务,需对电信客户进行准确分类。传统的k-均值聚类算法是一种重要数据挖掘技方法,存在对初
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研究电信客户分类问题,根据不同类型采用不同策略。针对电信客户实行差异化营销和服务,需对电信客户进行准确分类。传统的k-均值聚类算法是一种重要数据挖掘技方法,存在对初始值敏感和易陷入局部最优的缺陷,导致电信客户分类正确率较低。为了提高电信客户分类的正确率,提出了一种改进k-均值聚类的电信客户分类算法。首先改进k-均值聚类算法通过变异、杂交和选择操作,然后根据分类特征动态地确定初始聚类数k和自适应确定聚类中心,最后采用湖南省某地区客户分类数据进行验证性实验。仿真结果表明,改进k-均值聚类算法很好地解决全局识别寻优问题,提高了客户分类正确率,大幅度减小误差。
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