【摘 要】
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聚类分析在数据挖掘领域具有广泛而重要的应用,其中K-means算法是聚类分析中最经典有效的算法之一。但K-means算法受聚类簇数目、初始聚类中心位置和样本对象特征的影响,可能使聚类结果产生较大误差。为了获得更加准确的聚类结果,本文从样本对象特征和初始聚类中心选取入手,研究了 K-means算法的改进问题。通过引入信息熵和局部方差来刻画样本对象特征的权重,并将其应用于欧氏距离的计算中,同时,在初始
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聚类分析在数据挖掘领域具有广泛而重要的应用,其中K-means算法是聚类分析中最经典有效的算法之一。但K-means算法受聚类簇数目、初始聚类中心位置和样本对象特征的影响,可能使聚类结果产生较大误差。为了获得更加准确的聚类结果,本文从样本对象特征和初始聚类中心选取入手,研究了 K-means算法的改进问题。通过引入信息熵和局部方差来刻画样本对象特征的权重,并将其应用于欧氏距离的计算中,同时,在初始聚类中心的选取方面,本文借助了样本对象密度和最远距离来选取初始聚类中心,通过数值实验验证了改进算法的有效性。此外,利用本文给出的改进算法,研究了航空客户细分问题,为企业做出精准的营销策略提供知识支撑。主要具体工作如下:1.针对样本对象特征在聚类过程中重要程度不同的问题,本文提出了特征加权的K-means算法。首先根据信息熵计算样本对象特征权重,利用加权的欧氏距离代替标准欧氏距离划分初始聚类簇,然后再利用聚类簇内样本对象特征局部方差加权的欧氏距离划分迭代过程中的簇。最后在UCI数据集上进行数值实验,验证了改进的算法能够提高聚类结果的正确率。2.针对初始聚类中心对孤立点的敏感性和选择的随机性问题,设置了最小邻域点数,将样本对象划分为核心点和孤立点,选取核心点中密度较大且相距较远的样本对象作为初始聚类中心,并结合特征加权的欧式距离,提出了优化初始聚类中心的特征加权K-means算法。最后在UCI数据集进行数值实验,验证了改进的算法能够得到稳定且准确的聚类结果。3.将改进的K-means算法运用到航空公司客户数据的研究中,通过聚类分析得到了 5个具有现实意义的客户类别,并通过深入分析每个客户群体的特征,评价客户价值,提出了针对不同价值客户的个性化的营销建议。本文的最后,对符号数据和文本数据等其它类型数据的聚类分析问题,以及无需设定参数的初始聚类中心的选择方法,提出了进一步研究的课题。
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