KMeans算法作为一种常见的聚类算法,具有计算效率高、易于理解和实现的优点,被广泛应用于客户细分领域。 因此,本实验旨在使用KMeans算法对超市客户进行聚类分群,从而识别出不同的客户群体,并分析这些群体的特征和行为习惯。通过这种客户细分的方式,超市经营者可以更好地了解其客户群体,优化产品陈列和推广策略,提供更加个性...
K-means聚类是聚类研究中最常用的聚类算法,也广泛地应用于各个行业的客户细分。其基本思路是在选定聚类中心(即质心)后,逐一比较每个个案与质心的距离,将距离最近的一个个案首先与质心划为一类,然后进行反复计算和迭代,直到满足设定的要求为止。简单来说,K-均值聚类就是根据欧几里得距离把n个个案观测值自动聚集为k(k...
为了提高产品定制效率和定制的智能化程度，改善定制过程的引导性和条理性，提出了一种基于K-means算法的产品定制特征分类方法。首先构建定制产晶特征数据集和顾客需求数据集之间的关联映射模型；然后定义产晶特征关联度计算，利用产品特征关联度和类别权重指标为参数，采用K-means聚类算法对定制产話特征进行聚类迭代计算,将...