如需要完整文档点击下方 "点击下载文档" 按钮

利用客户交易数据聚类分析,可得到更优异的客户细分效果,有助于企业更详实地了解消费者,制定精准的营销策略。 PurTreeClust 是一种新型的客户交易数据聚类算法,定义了一种新型的度量方式 PurTree 距离,可以很好地分析处理具有层次树结构的交易数据,但未考虑近邻点的影响,仅将交易树分配到距离最近的聚类中心所属类簇,容易出现错误的交易树分配。 该文利用交易树之间的共享最近邻信息,提出一种客户交易数据聚类算法。 该算法在聚类分配时,充分利用共享最近邻,首先分配类簇的从属交易树,然后分配类簇的可能从属交易树,实现聚类分配,可发现更加紧凑清晰的类簇,并避免了交易树错误分配,改善了客户细分效果。 最后采用 6 个真实客户交易数据集进行实验,验证了该算法的有效性。

如需要完整文档点击下方 "点击下载文档" 按钮

《基于共享最近邻的客户交易数据聚类算法》

将 完整文档 下载到本地，方便收藏和查阅

文件号：058343

点击下载文档