客户行为的有效聚类

对客户的交易数据进行聚类是客户行为分析的一个重要手段。针对客户交易数据维数高的特点,提出了基于EMD和K-means的顾客行为聚类算法。首先利用EMD和自底向上分段算法实现交易数据序列维度的约简,再利用K-means算法完成降维后序列的聚类,最后利用每个类别中购买率较高的商品作为该类的描述,为商家提供促销依据。该聚类算法一方面可以有效实现客户行为的聚类,另一方面,由于算法对交易数据序列进行了降维处理,节约了一定的存储空间。