基于最小聚类单元的聚类算法研究及其在CRM中的应用  

Study on a New Clustering Algorithm Based on Minimum Clustering Cell and its Application in CRM

作　　者：张光建[1] 黄贤英[1] 

机构地区：[1]重庆工学院计算机系,重庆400050

出　　处：《计算机科学》2006年第7期188-189,203,共3页Computer Science

摘　　要：将聚类分析技术应用于客户关系管理可以改善客户关系,对将来的趋势和行为进行预测,优化营销策略。在综合分析网格聚类算法和K-均值聚类算法的基础上,提出了基于最小聚类单元(Mini mum Clustering Cell,简称MCC)的聚类算法,介绍了该算法在CRM中的应用。经证明该算法是一种实用的、速度更快、效率更高的改进聚类算法,它克服了K-均值聚类需要事先给定K值、网格聚类要求数据密集的缺点。The clustering technique of data mining can improve the relationship between enterprise and customers, forecast the trend and behaviors to support people＇s decision, optimize marketing policy. The advantages and disadvantages of K-means and grid clustering algorithm are given first, then a new clustering algorithm based on Minimum Clustering Cell （MCC） is presented and analyzed, which is proved to be correct, efficient and fast through application in CRM.

关 键 词：数据挖掘 聚类 K均值聚类 网格 CRM(客户关系管理) 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP311.56[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]