基于改进bi-kmeans算法的学生消费水平分析

以高校校园内学生的移动支付消费记录为基础数据,利用bi-means聚类算法对其处理并进行分析,挖掘出这些学生消费水平背后的隐藏信息。通过改进欧式距离、k-means和bi-kmeans,应用于清洗过后的消费记录,划分出不同层次的学生消费群体,以散点图的直观方式呈现。实践表明,改进后的bi-means算法结果的划分更合理,可向学校资助部门提供参考。