基于K均值聚类的网络客户实证性研究

论文摘要

利用对某网络公司的客户数据使用K均值聚类方法,针对数据中存在的缺失和变量共线性严重的情况,对数据进行预处理。通过选择出符合分类目的的变量得出可用于聚类的完整数据集。然后通过建模对客户进行分类,利用已人为分类的100个样本为训练集。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 朱桂玲

关键词: 客户分类,均值聚类,变量缺失,共线性

来源: 昭通学院学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,经济与管理科学

专业: 企业经济,信息经济与邮政经济

单位: 昭通学院数学与统计学院

基金: 云南省教育厅科研项目“缺失数据下高维数据的假设检验”(2016FB005)

分类号: F274;F49

页码: 12-16

总页数: 5

文件大小: 340K

下载量: 67

相关论文文献

本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/bc1c61df21cd9d9df2e1ec00.html