模糊聚類算法研究及在CRM中的應(yīng)用.pdf

1、聚類分析，是在無(wú)先驗(yàn)知識(shí)無(wú)指導(dǎo)下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。通過(guò)先進(jìn)算法的恰當(dāng)采用，發(fā)掘潛藏的有價(jià)值的信息，提高數(shù)據(jù)分析和解釋的質(zhì)量，也為后續(xù)其它數(shù)據(jù)分析和整理工具對(duì)數(shù)據(jù)的再處理或理解提供科學(xué)的判據(jù)手段。在現(xiàn)實(shí)世界中，許多客觀事物之間的界限往往是模糊的，對(duì)事物進(jìn)行分類時(shí)就必然伴隨著模糊性，由此產(chǎn)生了模糊聚類分析。 本文在介紹聚類分析以及模糊理論的基本概念和相關(guān)知識(shí)的基礎(chǔ)之上，描述了模糊ISODATA聚類算法的基本原理和步驟，

2、詳細(xì)說(shuō)明了通過(guò)迭代過(guò)程完成聚類的過(guò)程。并且分析了其算法，用代碼實(shí)現(xiàn)。本文對(duì)模糊ISODATA算法中初值的選取方法進(jìn)行了分析和研究，采用模糊聚類最大矩陣元法確定分類數(shù)和得到初始劃分陣；此外，還通過(guò)理論分析和反復(fù)試驗(yàn)，優(yōu)化了模糊ISODATA算法中其它參數(shù)的取值；最后，得到了改進(jìn)的模糊ISODATA算法。該算法減小了對(duì)初值的敏感性，聚類更高效，結(jié)果更穩(wěn)定。 客戶關(guān)系管理(CRM)是一種管理理念，也是對(duì)以客戶為中心的商業(yè)模型提供支持的

3、一整套軟件系統(tǒng)。在客戶關(guān)系管理的流程中，客戶市場(chǎng)規(guī)模龐大，必須根據(jù)客戶的特點(diǎn)對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分，并在此基礎(chǔ)上對(duì)不同的客戶類別提供有針對(duì)性的差異化服務(wù)。 本文針對(duì)CRM系統(tǒng)中迫切要解決的客戶分類問(wèn)題，基于改進(jìn)的模糊ISODATA算法，構(gòu)建了客戶分類模型。系統(tǒng)用ASP和Microsoft SQL Server實(shí)現(xiàn)，并通過(guò)大量現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，得到了比較理想的聚類結(jié)果，驗(yàn)證了模型的合理性、有效性和實(shí)用性，為企業(yè)差異化對(duì)待客戶提供了科學(xué)依據(jù)。