【摘 要】
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聚类分析,是在无先验知识无指导下进行数据分析的一种数据挖掘技术。通过先进算法的恰当采用,发掘潜藏的有价值的信息,提高数据分析和解释的质量,也为后续其它数据分析和整理
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聚类分析,是在无先验知识无指导下进行数据分析的一种数据挖掘技术。通过先进算法的恰当采用,发掘潜藏的有价值的信息,提高数据分析和解释的质量,也为后续其它数据分析和整理工具对数据的再处理或理解提供科学的判据手段。在现实世界中,许多客观事物之间的界限往往是模糊的,对事物进行分类时就必然伴随着模糊性,由此产生了模糊聚类分析。本文在介绍聚类分析以及模糊理论的基本概念和相关知识的基础之上,描述了模糊ISODATA聚类算法的基本原理和步骤,详细说明了通过迭代过程完成聚类的过程。并且分析了其算法,用代码实现。本文对模糊ISODATA算法中初值的选取方法进行了分析和研究,采用模糊聚类最大矩阵元法确定分类数和得到初始划分阵;此外,还通过理论分析和反复试验,优化了模糊ISODATA算法中其它参数的取值;最后,得到了改进的模糊ISODATA算法。该算法减小了对初值的敏感性,聚类更高效,结果更稳定。客户关系管理(CRM)是一种管理理念,也是对以客户为中心的商业模型提供支持的一整套软件系统。在客户关系管理的流程中,客户市场规模庞大,必须根据客户的特点对客户进行细分,并在此基础上对不同的客户类别提供有针对性的差异化服务。本文针对CRM系统中迫切要解决的客户分类问题,基于改进的模糊ISODATA算法,构建了客户分类模型。系统用ASP和Microsoft SQL Server实现,并通过大量现实数据的训练,得到了比较理想的聚类结果,验证了模型的合理性、有效性和实用性,为企业差异化对待客户提供了科学依据。
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