基于改进K-Means算法的保险客户细分研究

发布时间：2018-04-22 19:59

  本文选题：客户细分 + 保险　； 参考：《现代计算机(专业版)》2016年33期

【摘要】：通过聚类实现客户细分,能够从客户的人口统计信息和历史消费行为中发现客户的购买偏好和购买行为,这将为保险行业的营销决策制定提供重要依据。针对传统K-Means算法对于客户细分初始条件敏感的弱点,提出基于黄金分割的改进K-Means聚类方法,该方法能够确定最佳聚类个数,并通过实例验证该算法在保险客户细分中的有效性。
[Abstract]:Through clustering to realize customer segmentation, customers' purchase preference and purchase behavior can be found from customer's demographic information and historical consumption behavior, which will provide an important basis for marketing decision making in insurance industry. Aiming at the weakness of the traditional K-Means algorithm which is sensitive to the initial condition of customer segmentation, an improved K-Means clustering method based on golden section is proposed. The method can determine the optimal number of clusters, and the effectiveness of the algorithm in insurance customer segmentation is verified by an example.
【作者单位】： 天津财经大学理工学院;
【基金】：2015年地方高校国家级大学生创新创业训练计划项目
【分类号】：TP311.13;F274

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本文编号：1788693