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基于最小聚类单元的聚类算法研究及其在CRM中的应用
被引:11
作者
:
张光建
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
重庆工学院计算机系
张光建
黄贤英
论文数:
0
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0
h-index:
0
机构:
重庆工学院计算机系
黄贤英
机构
:
[1]
重庆工学院计算机系
来源
:
计算机科学
|
2006年
/ 07期
关键词
:
数据挖掘;
聚类;
K均值聚类;
网格;
CRM(客户关系管理);
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301.6 [算法理论];
学科分类号
:
081202 ;
摘要
:
将聚类分析技术应用于客户关系管理可以改善客户关系,对将来的趋势和行为进行预测,优化营销策略。在综合分析网格聚类算法和K-均值聚类算法的基础上,提出了基于最小聚类单元(Mini mum Clustering Cell,简称MCC)的聚类算法,介绍了该算法在CRM中的应用。经证明该算法是一种实用的、速度更快、效率更高的改进聚类算法,它克服了K-均值聚类需要事先给定K值、网格聚类要求数据密集的缺点。
引用
收藏
页码:188 / 189+203 +203
页数:3
相关论文
共 3 条
[1]
基于网格距离的聚类算法的设计、实现和应用
[J].
田启明
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机构:
云南大学信息学院
田启明
;
王丽珍
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云南大学信息学院
王丽珍
;
尹群
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尹群
.
计算机应用,
2005,
(02)
:294
-296
[2]
一种有效的基于网格和密度的聚类分析算法
[J].
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胡泱
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陈刚
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计算机应用,
2003,
(12)
:64
-67
[3]
构建面向CRM的数据挖掘应用.[M].(美)AlexBerson等著;贺奇等译;.人民邮电出版社.2001,
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;
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