【摘 要】
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针对客户行为的不确定性和模糊性,将模糊聚类集成技术应用于CRM中的客户细分研究,以提高客户聚类的精度。以模糊C均值（FCM）算法作为基本的聚类器,应用模糊t-范式对生成的多个聚
【机 构】
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四川大学工商管理学院,明斯特大学数学与计算机学院明斯特德国48149
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针对客户行为的不确定性和模糊性,将模糊聚类集成技术应用于CRM中的客户细分研究,以提高客户聚类的精度。以模糊C均值（FCM）算法作为基本的聚类器,应用模糊t-范式对生成的多个聚类器进行集成,从而获得最终的客户聚类结果。最后,在10个UCI数据集上进行聚类测试,结果表明,基于模糊t-范式的模糊聚类集成方法的聚类精度要高于常用的客户聚类FCM和K-means方法。在客户信用卡数据集Australian上的学习曲线还表明,聚类集成方法具有更稳定的聚类性能。
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