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近年来航空公司为了给客户提供更好的服务和针对性的营销,需要将客户分成不同的群体。对于海量的旅客信息,考虑到传统的K-means聚类算法在K值和初始点选取方面的问题,影响聚类的效率和准确率,提出先利用Canopy粗聚类算法对航空客户数据进行预处理,然后再对Canopy结果进行K-means细聚类的优化算法。实验结果表明,优化后的算法比传统的K-means算法具有更高的效率以及准确率。