改进的K-means算法及其在铁路客户细分中的应用

发布时间：2017-09-07 08:48

  本文关键词：改进的K-means算法及其在铁路客户细分中的应用

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【摘要】：提出使用距离均和识别孤立点,并引入方差对孤立点进行判断处理,对传统的K-means算法进行改进并将改进后的K-means算法应用到铁路客户细分领域,实验结果表明,改进后的K-means算法能更为准确地对铁路货运客户进行聚类分析,从多维的角度较为全面、深入地细分客户消费行为特征,从而辅助铁路货运营销部门制定有针对性的营销策略,进行高效的客户关系管理,提高市场竞争力。
【作者单位】： 广州铁路(集团)公司株洲北站;
【关键词】： 数据挖掘 铁路货运 K-means算法
【分类号】：TP311.13;U293
【正文快照】： 随着当今物流的高速发展,市场竞争日趋激烈,铁路客户营销策略缺少对客户消费行为的深入挖掘,无法对不同类型的客户开展有针对性的营销策略,导致客户流失率缓慢增长以及铁路货运营业额的逐年下降。因此,确定新的分类指标,建立定量分析模型,对铁路客户进行更为精准的分类,是当前

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