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改进SOM和快速K中心点银行客户细分
1
作者
吴虹颖
郑山红
苏珂
《长春工业大学学报》
CAS
2021年第3期279-284,共6页
动态设置自组织神经网络的学习速率,加快自我组织进程,利用改进后的SOM训练样本数据得到的原型向量数据量远小于初始数据量且保持原拓扑结构不变,再用快速K中心点算法对该原型向量聚类并用CH指标判定最佳聚类个数。结合巴雷托分析法和...
动态设置自组织神经网络的学习速率,加快自我组织进程,利用改进后的SOM训练样本数据得到的原型向量数据量远小于初始数据量且保持原拓扑结构不变,再用快速K中心点算法对该原型向量聚类并用CH指标判定最佳聚类个数。结合巴雷托分析法和客户价值矩阵将Standard银行客户划分为四类,为不同客户群体提供针对性营销建议。
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关键词
银行客户细分
SOM算法
快速K中心点算法
聚类分析
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职称材料
题名
改进SOM和快速K中心点银行客户细分
1
作者
吴虹颖
郑山红
苏珂
机构
长春工业大学计算机科学与工程学院
出处
《长春工业大学学报》
CAS
2021年第3期279-284,共6页
基金
吉林省教育厅“十三五”科学技术研究项目(JJKH20191309KJ)
吉林省和顺恒通科技有限公司横向课题。
文摘
动态设置自组织神经网络的学习速率,加快自我组织进程,利用改进后的SOM训练样本数据得到的原型向量数据量远小于初始数据量且保持原拓扑结构不变,再用快速K中心点算法对该原型向量聚类并用CH指标判定最佳聚类个数。结合巴雷托分析法和客户价值矩阵将Standard银行客户划分为四类,为不同客户群体提供针对性营销建议。
关键词
银行客户细分
SOM算法
快速K中心点算法
聚类分析
Keywords
bank customer segmentation
SOM algorithm
fast K-center point algorithm
clustering analysis
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
改进SOM和快速K中心点银行客户细分
吴虹颖
郑山红
苏珂
《长春工业大学学报》
CAS
2021
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