电力行业信息化建设在近几年得到飞速发展的同时,其数据却得不到很好地利用以支持决策。聚类分析是数据挖掘领域的重要分支,将其应用于电力行业,提升电力企业的市场竞争力。本文主要研究聚类分析算法在电力营销客户细分领域的应用。由于在细分客户的时候,并不能明确指出某个客户一定属于或不属于某一客户群体,恰恰相反一个客户样本可以属于不同的客户群,而模糊聚类算法由于引入隶属度的概念能更好地体现客户的这一特征,所以本文采用模糊c均值(FCM)聚类算法来对电力客户进行细分。在验证FCM聚类算法有效性时本文采用的是基于Xie-Beni有效性的方法,并对该方法进行了修改,另外又在FCM算法的循环之后添加了去除空簇的步骤,提高了算法的效率。在实验阶段,通过选用不同的参数细分来得到不同的细分结果,并对结果进行分析,验证了FCM算法的有效性;最后将改进后的FCM算法应用于电力营销决策支持系统中对客户进行细分。