自组织映射聚类算法在电信客户细分中的应用  

Application of Self Organization Map to Classification of the Telecommunication Company

作　　者：吴春旭[1] 鲍满园[1] 苟清龙[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学管理学院,安徽合肥230026

出　　处：《计算机系统应用》2010年第8期168-172,共5页Computer Systems & Applications

基　　金：安徽省自然科学基金(090416240);高等学校优秀人才基金(2009SQRS001ZD)

摘　　要：将自组织映射SOM(Self Organization Map)聚类算法应用于电信客户细分,并与采用K-means聚类算法得到的结果进行比较。实验表明,SOM可以有效的进行电信客户细分且聚类效果较优,但需付出训练时间的代价。同时对两种算法的复杂度、误差等进行了分析。This paper applies the SOM neural network to the customer segmentation of the telecommunication company,and compares the results of the K-means clustering algorithm and the SOM.The experiment indicates that the SOM is effective to classificate and the cluster effect is better when the data assemble is large,but it takes the training time.At the same time,it analyses the algorithm complexity and the errors of the two algorithms.

关 键 词：自组织映射 神经网络 电信 聚类 客户细分 

分 类 号：F626[经济管理—产业经济] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]