改进的K-means算法在电信客户细分中的应用

在K-means算法中,选择不同的初始聚类中心会产生不同的聚类结果且有不同的准确率,并且其迭代过程在时间上不是高效的。针对K-means算法的这两点不足做了一定程度上的改进,理论分析表明,改进后的算法具有较高的准确度和较低的时间复杂度。采用改进后K-means聚类算法对电信客户数据进行聚类分析,得到具有不同特征的客户群组,通过与统计分析的对比,聚类结果分析更合理清晰,更便于对不同群组采取不同的经营策略,为管理者提供了合理的决策支持。

基于CHI值特征选取和覆盖的文本分类方法

利用CHI值特征选取和前向神经网络的覆盖算法,通过对文本进行分词的预处理后,实现文本的自动分类。该方法利用CHI值进行特征选取即特征降维,应用覆盖算法进行文本分类。该方法将CHI值特征选取和覆盖算法充分结合,在提高了分类速度的同时还保证了分类的准确度。应用该方法对标准数据集中的文本进行实验,并在不同的维数上与SVM算法、朴素贝叶斯方法的实验结果进行了比较。结果表明,与SVM算法和朴素贝叶斯方法相比较,覆盖算法在准确度上更好。并且,维数的选择对分类的精确度影响很大。