【摘 要】
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聚类分析是数据分析的一种基本方法,既可以作为一种独立的数据挖掘工具,用来获得对数据分布情况的了解,也可以作为其他数据挖掘算法的预处理步骤。因此,在市场或客户细分、模
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聚类分析是数据分析的一种基本方法,既可以作为一种独立的数据挖掘工具,用来获得对数据分布情况的了解,也可以作为其他数据挖掘算法的预处理步骤。因此,在市场或客户细分、模式识别、生物学研究、空间数据分析、Web文档分类等方面具有广阔的应用前景,得到了国内外学者的广泛关注,取得了丰硕的研究成果。但是从目前的实际应用情况来看,大多数聚类算法均只考虑如何根据原始数据进行单向分析,应用效果不尽人意。针对国内外现有的聚类算法及其应用效果的不足,以传统的CURE算法为基础,提出了反馈式聚类算法。将基于聚类分析的结果数据反馈到聚类分析阶段,根据反馈数据来调整聚类结果,且这个反馈过程是可不断循环求精的。在反馈式聚类算法中,创新性地提出了反馈集、反馈间关系集、结果集的概念,并对相关性质进行了研究。定义了反馈式聚类算法中结果集构建、结果集归并、初始聚类、聚类后处理的四个阶段,并给出了每个阶段的详细实现算法。利用MyEclipse开发工具,实现仿真系统,进行了仿真实验,从聚类结果准确性、异常数据检测率、时间复杂度三个方面进行测试分析,并与CURE算法进行了对比。最后,结合某电信运营商的分析型客户关系管理系统(试点数据集总数为20万),利用反馈式聚类算法对客户进行了细分。从分析和应用的结果来看,反馈式聚类算法可以不断发现原有CRM系统中的数据质量问题,同时在聚类阶段就可将受到过度打扰的客户区分出来,使聚类结果的准确性得到了显著提高。
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