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基于SOM聚类的数据挖掘方法及其应用研究
被引量:
32
1
作者
杨黎刚
苏宏业
+1 位作者
张英
褚健
《计算机工程与科学》
CSCD
2007年第8期133-136,共4页
传统的聚类算法如Kmeans等,往往需要事先定义聚类数目。在实际应用中,多基于经验知识来确定类别个数,而且一般需要多次尝试,这种方法具有很大的盲目性。本文提出一种基于SOM的聚类算法,利用SOM的可视化功能和人眼在低维情况下对模式的...
传统的聚类算法如Kmeans等,往往需要事先定义聚类数目。在实际应用中,多基于经验知识来确定类别个数,而且一般需要多次尝试,这种方法具有很大的盲目性。本文提出一种基于SOM的聚类算法,利用SOM的可视化功能和人眼在低维情况下对模式的快速识别能力来避免传统聚类算法确定聚类数目的盲目性。将提出的方法应用于某电信公司客户分群的实际问题当中,来刻画客户组的个性行为特征,以便销售人员制定针对性的营销策略,具有重要的实际意义。
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关键词
数据挖掘
聚类
SOM
可视化
客户分群
下载PDF
职称材料
题名
基于SOM聚类的数据挖掘方法及其应用研究
被引量:
32
1
作者
杨黎刚
苏宏业
张英
褚健
机构
浙江大学先进控制研究所
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2007年第8期133-136,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60421002)
文摘
传统的聚类算法如Kmeans等,往往需要事先定义聚类数目。在实际应用中,多基于经验知识来确定类别个数,而且一般需要多次尝试,这种方法具有很大的盲目性。本文提出一种基于SOM的聚类算法,利用SOM的可视化功能和人眼在低维情况下对模式的快速识别能力来避免传统聚类算法确定聚类数目的盲目性。将提出的方法应用于某电信公司客户分群的实际问题当中,来刻画客户组的个性行为特征,以便销售人员制定针对性的营销策略,具有重要的实际意义。
关键词
数据挖掘
聚类
SOM
可视化
客户分群
Keywords
data mining
cluster
SOM
visualization
customer partitioning
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SOM聚类的数据挖掘方法及其应用研究
杨黎刚
苏宏业
张英
褚健
《计算机工程与科学》
CSCD
2007
32
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