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一种改进的K_means算法在旅游客户细分中的应用 被引量：1
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作者 汪永旗 《宁波大学学报（理工版）》 CAS 2012年第3期58-61,共4页
针对传统K_means算法存在的问题,提出一种基于密度的初始中心点选择方法,并利用几何三角形三边关系理论简化了迭代中的计算次数,以缩短大数据集聚类时间.针对旅游电子商务的特点,基于RFM模型设计了一种RFMVCI扩展模型.新算法的有效性和... 针对传统K_means算法存在的问题,提出一种基于密度的初始中心点选择方法,并利用几何三角形三边关系理论简化了迭代中的计算次数,以缩短大数据集聚类时间.针对旅游电子商务的特点,基于RFM模型设计了一种RFMVCI扩展模型.新算法的有效性和扩展模型的合理性在实验和旅游客户细分实践中获得了验证. 展开更多
关键词 K_means 密度 rfm扩展模型 游客细分
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