【摘 要】
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针对传统聚类技术无法处理客户细分领域聚类结构随时间变动的问题,提出一种面向契约型客户细分的动态粗糙聚类算法.该算法使用粗糙k-means构建初始分类器,利用客户契约在不同
【基金项目】
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教育部博士点基金项目(20116102110036)资助
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针对传统聚类技术无法处理客户细分领域聚类结构随时间变动的问题,提出一种面向契约型客户细分的动态粗糙聚类算法.该算法使用粗糙k-means构建初始分类器,利用客户契约在不同聚类周期内的生效和失效制定分类器参数的更新规则,从而迭代更新聚类结构.同时在各周期聚类结果的基础上定义了类规模和粗糙度变化的指标,在此基础上度量由聚类对象增减引起的类稳定性和不确定性的改变.该算法的优点是在实现动态聚类时能兼顾聚类对象的增减和聚类结构的变化,并且考虑了契约型客户的特点和数据集的不平衡性.最后给出一个电力客户细分实例,验证说
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