K-means聚类分析

基于划分聚类法的文献综述

基于划分聚类法的文献综述 聚类分析是一种重要的无监替学习方法，作为数据分析的工具，其重要性在各个领域都得到了广泛的认可.聚类分析的目的是寻找数据集中的“口然分组”，即所谓的“簇”.通俗地讲，簇是指相似元素的集合，聚类分析就是一个在数据集中寻找相似元素集合的无监督学习过程.來〔1不同应用领域的数据集具有不同的特点，人们对数据进行聚类分析的目的也不尽相同，聚类分析的方法因数据集而异，因使用目的而异.当前，聚类分析的新方法层岀不穷，纵观各种聚类算法，它们使用的技术互不相同，其理论背景乂彼此交义、重蒂，很难找到一个统一的标准对其进行归类。 聚类分析的方法可分为基于层次的聚类方法、基于划分的聚类方法、基于图论的聚类方法、基于密度和网格的方法等.这些方法虽然从不同角度使用不同的理论方法研究聚类分析，但对于不同的实际问题，聚类分析中的一些基本内容始终是人们关注的焦点。其中，划分法通常是指给定数据库，其中有N个元素，采用分裂法将其构造为K个组，每一个分组就代表一个聚类，K

聚类分析K-means算法综述

聚类分析K-means算法综述 摘要：介绍K-means聚类算法的概念，初步了解算法的基本步骤，通过对算法缺点的分析，对算法已有的优化方法进行简单分析，以及对算法的应用领域、算法未来的研究方向及应用发展趋势作恰当的介绍。 关键词：K-means聚类算法基本步骤优化方法应用领域研究方向应用发展趋势 算法概述 K-means聚类算法是一种基于质心的划分方法，输入聚类个数k，以及包含n个数据对象的数据库，输出满足方差最小标准的k个聚类。 评定标准：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算。 解释：基于质心的划分方法就是将簇中的所有对象的平均值看做簇的质心，然后根据一个数据对象与簇质心的距离，再将该对象赋予最近的簇。 k-means 算法基本步骤 （1）从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心 （2）根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分 （3）重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象） （4）计算标准测度函数，当满足一定条件，如函数收敛时，则算法终止；如果条件不满足则回到步骤（2） 形式化描述 输入：数据集D，划分簇的个数k 输出：k个簇的集合 （1）从数据集D中任意选择k个对象作为初始簇的中心； （2）Repeat （3）For数据集D中每个对象P do （4）计算对象P到k个簇中心的距离 （5）将对象P指派到与其最近（距离最短）的簇；

（6）End For （7）计算每个簇中对象的均值，作为新的簇的中心； （8）Until k个簇的簇中心不再发生变化 对算法已有优化方法的分析 (1)K-means算法中聚类个数K需要预先给定 这个K值的选定是非常难以估计的，很多时候,我们事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适，这也是K一means算法的一个不足"有的算法是通过类的自动合并和分裂得到较为合理的类型数目k，例如Is0DAIA算法"关于K一means算法中聚类数目K 值的确定，在文献中，根据了方差分析理论，应用混合F统计量来确定最佳分类数，并应用了模糊划分嫡来验证最佳分类数的正确性。在文献中，使用了一种结合全协方差矩阵RPCL算法，并逐步删除那些只包含少量训练数据的类。文献中针对“聚类的有效性问题”提出武汉理工大学硕士学位论文了一种新的有效性指标：V(k km) = Intra(k) + Inter(k) / Inter(k max)，其中k max是可聚类的最大数目,目的是选择最佳聚类个数使得有效性指标达到最小。文献中使用的是一种称为次胜者受罚的竞争学习规则来自动决定类的适当数目"它的思想是：对每个输入而言不仅竞争获胜单元的权值被修正以适应输入值，而且对次胜单元采用惩罚的方法使之远离输入值。 (2)算法对初始值的选取依赖性极大以及算法常陷入局部极小解 不同的初始值，结果往往不同。K-means算法首先随机地选取k个点作为初始聚类种子，再利用迭代的重定位技术直到算法收敛。因此，初值的不同可能导致算法聚类效果的不稳定，并且，K-means算法常采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数(目标函数)。目标函数往往存在很多个局部极小值，只有一个属于全局最小，由于算法每次开始选取的初始聚类中心落入非凸函数曲面的“位置”往往偏离全局最优解的搜索范围，因此通过迭代运算，目标函数常常达到局部最小，得不到全局最小。对于这个问题的解决，许多算法采用遗传算法(GA)，例如文献中采用遗传算法GA进行初始化，以内部聚类准则作为评价指标。 (3)从K-means算法框架可以看出，该算法需要不断地进行样本分类调整，不断地计算调整后的新的聚类中心，因此当数据量非常大时,算法的时间开销是非常大 所以需要对算法的时间复杂度进行分析，改进提高算法应用范围。在文献中从该算法的时间复杂度进行分析考虑，通过一定的相似性准则来去掉聚类中心的候选集，而在文献中，使用的K-meanS算法是对样本数据进行聚类。无论是初始点的选择还是一次迭代完成时对数据的调整，都是建立在随机选取的样本数据的基础之上，这样可以提高算法的收敛速度。

基于因子分析和聚类分析的客户偏好探究

基于因子分析和聚类分析的客户偏好探究 一文献综述 二十世纪五十年代中期，美国学者温德尔史密斯提出了顾客细分理论。该理论指出，顾客由于其文化观念、收入、消费习俗等方面的不同可以分为不同的消费群体。企业在经营中应该针对不同的顾客提供针对性的服务，这样才能够利用有限资源进行有效的市场竞争。对顾客的细分从方法上讲有根据人口特征和购买历史的细分和根据顾客对企业的价值即基于顾客的消费金额、消费频率的细分。本文的细分是基于购买历史和人口特征的聚类分析。饭店作为一个古老的服务行业，在现阶段的高度竞争市场下的发展趋势最重要的方面便是服务趋于个性化，所以针对饭店的消费群体特征的聚类可以对饭店进行定位，在此基础上通过分析目标客户群体对消费质量评价的最主要影响因素可以达到其服务个性化的目标。波特把顾客的价值定义为买方感知性与购买成本的一种权衡。对顾客的个性化服务增加了买方的感知度从而加大了他们愿意为此付出的成本，于是饭店便可以增加营业额。 聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点, 并合理地分成若干类，即一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系。1故聚类算法是对顾客进行分析的一个有效方式。在聚类分析的众多算法中因子分析是研究如何以最少的信息丢失, 将众多原始变量浓缩成少数几个因子变量, 以及如何使因子变量具有较强的可解释性的一种多元统计分析方法。2而典型的k-means算法以平方误差准则较好地实现了空间聚类,对于大数据集的处理效率较高。3在对顾客细分相关文献的研究过程中，主要运用的方法有神经网络,分层聚类,因子分析等方法。比如，在关于网络青少年用户的分类中，作者用层次聚类的方法，通过对青少年年龄,性别,民族,网络可得性,父母的观点等变量等变量定义不同的上网动机，在此基础上对其进行了分类。而在研究人寿保险持有者未来购买基金支持寿险可能性的文章中，通过灰度聚类和神经网络利用消费者的基本信息,财产地位信息,风险承受程度将消费者分为了忠实客户和非忠实客户。在对客户忠诚度的聚类中，作者用RFM的商业模型用DBI确定了Kmeans的最优K值，并最终用kmeans对客户忠诚度进行了聚类。 经过综合分析，我们选择了这两种方法处理顾客数据和饭店的基本资料。即，通过 k-means对客户进行聚类后通过因子分析分析不同类别客户的评价影响因素。 为分析每类客户倾向的饭店特征，本文根据客户聚类结果对饭店数据进行筛选。由于饭店部分属性之间具有相关性，本文采用因子分析法挖掘其“根本属性”，之后对饭店数据进 1李蓉, 李宇. 基与主成分分析与聚类分析方法的我国西部区域划分问题的研究. 科技广场, 2李新蕊.主成分分析、因子分析、聚类分析的比较与应用. 山东教育学院学报. 3杨善林.kmeans 算法中的k 值优化问题研究系统工程理论与实践

利用K-Means聚类进行航空公司客户价值分析

利用K-Means聚类进行航空公司客户价值分析 1.背景与挖掘目标 1.1背景航空公司业务竞争激烈，从 产品中心转化为客户中心。针对不同类型客户，进行精准营 销，实现利润最大化。建立客户价值评估模型，进行客户分 类，是解决问题的办法 1.2挖掘目标借助航空公司客户数据， 对客户进行分类。对不同的客户类别进行特征分析，比较不 同类客户的客户价值对不同价值的客户类别提供个性化服 务，制定相应的营销策略。详情数据见数据集内容中的 air_data.csv和客户信息属性说明 2.分析方法与过程 2.1分析方法首先，明确目标是客户价值识别。识别客户价值，应用 最广泛的模型是三个指标（消费时间间隔（Recency）,消费频率（Frequency）,消费金额（Monetary））以上指标简称RFM 模型，作用是识别高价值的客户消费金额，一般表示一段时 间内，消费的总额。但是，因为航空票价收到距离和舱位等 级的影响，同样金额对航空公司价值不同。因此，需要修改 指标。选定变量，舱位因素=舱位所对应的折扣系数的平均 值=C，距离因素=一定时间内积累的飞行里程=M。再考虑到，航空公司的会员系统，用户的入会时间长短能在一定程度上 影响客户价值，所以增加指标L=入会时间长度=客户关系长度总共确定了五个指标，消费时间间隔R，客户关系长度L，消费频率F，飞行里程M和折扣系数的平均值C以上指标，

作为航空公司识别客户价值指标，记为LRFMC模型如果采用传统的RFM模型，如下图。它是依据，各个属性的平均 值进行划分，但是，细分的客户群太多，精准营销的成本太 高。 综上，这次案例，采用聚类的办法进行识别客户价值，以LRFMC模型为基础本案例，总体流程如下图 2.2挖掘步骤从航空公司，选择性抽取与新增数据抽取，形 成历史数据和增量数据对步骤一的两个数据，进行数据探索 性分析和预处理，主要有缺失值与异常值的分析处理，属性 规约、清洗和变换利用步骤2中的已处理数据作为建模数据，基于旅客价值的LRFMC模型进行客户分群，对各个客户群 再进行特征分析，识别有价值客户。针对模型结果得到不同 价值的客户，采用不同的营销手段，指定定制化的营销服务，或者针对性的优惠与关怀。（重点维护老客户） 2.3数据抽取选取，2014-03-31为结束时间，选取宽度为两年的时间段， 作为观测窗口，抽取观测窗口内所有客户的详细数据，形成 历史数据对于后续新增的客户信息，采用目前的时间作为重 点，形成新增数据 2.4探索性分析本案例的探索分析，主要 对数据进行缺失值和异常值分析。发现，存在票价为控制， 折扣率为0，飞行公里数为0。票价为空值，可能是不存在 飞行记录，其他空值可能是，飞机票来自于积分兑换等渠道，查找每列属性观测值中空值的个数、最大值、最小值的代码

文献综述--例子

成绩： 西安建筑科技大学 毕业设计 (论文)文献综述 院（系）：信息与控制工程学院 专业班级： 毕业设计论文方向:空间数据挖掘方法的研究与应用 综述题目：空间数据挖掘方法的研究与应用 学生姓名： 学号： 100620114 指导教师：刘培奇 2014年 3 月 21 日

空间数据挖据方法的研究与应用 摘要：空间数据库含有空间数据和非空间数据, 空间数据主要是地表在GIS 中的二维投影, 非空间数据则是除空间数据以外的一切数据。随着对地观测、获取设备的迅速发展, 空间数据资源日益丰富。然而, 数据资源中蕴含的知识远远没有得到充分的挖掘和利用, 导致“数据爆炸但知识贫乏”;同时,要求用户详细分析这些数据并提取感兴趣的知识或特征是不现实的。因此, 从空间数据库中自动地挖掘知识, 寻找数据库中不明确的、隐含的知识、空间关系或其它模式, 即空间数据挖掘技术(Spatial DataMining ,SDM) 越来越重要。空间数据挖掘是在空间数据库的基础上, 综合利用统计学方法、模式识别技术、人工智能方法、神经网络技术、模糊数学、机器学习、专家系统和相关信息技术等, 按照一定的度量值和临界值抽取空间知识及与之相关的预处理、空间抽样和数据变换的一个多步骤相互链接、反复进行的人机交互过程。可以归纳为数据准备(了解应用领域的先验知识、生成目标数据集、数据清理、数据简化与投影) 、数据挖掘和知识发现(数据挖掘功能和算法的选取, 在空间的关联、特征、分类、回归、聚类、函数依赖等特定的规则中搜索感兴趣的知识)以及数据挖掘后处理(知识的解释、评价和应用)。 关键词：数据挖掘，知识发现，关联规则，空间数据库。 1.前言 空间数据挖掘（spatial data mining）是在数据挖掘的基础之上，结合地理信息系统（GIS）、遥感图像处理、全球定位系统（GPS）、模式识别、可视化等相关的研究领域而形成的一个分支学科，也称为空间数据挖掘和知识发现（spatial data mining and knowledge discovery 简称为SDMKD）。 自20世纪60年代数据库系统诞生以来，数据库技术已经得到了飞速的发展，并且己经深入到社会生活的各个方面。现在，数据无处不在，可以存放在不同类型的数据库中，数据仓库技术可以将异构的数据库集成起来进行综合管理，从而提供更好的服务。

第9章rapidminer_k_means聚类.辨别分析v1

第9章K-Means 聚类、辨别分析 9.1理解聚类分析 餐饮企业经常会碰到这样的问题： 1）如何通过餐饮客户消费行为的测量，进一步评判餐饮客户的价值和对餐饮客户进行细分，找到有价值的客户群和需关注的客户群？ 2）如何合理对菜品进行分析，以便区分哪些菜品畅销毛利又高，哪些菜品滞销毛利又低？ 餐饮企业遇到的这些问题，可以通过聚类分析解决。 9.1.1常用聚类分析算法 与分类不同，聚类分析是在没有给定划分类别的情况下，根据数据相似度进行样本分组的一种方法。与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同，聚类模型可以建立在无类标记的数据上，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组，划分的原则是组样本最小化而组间（外部）距离最大化，如图9-1所示。 图9-1 聚类分析建模原理 常用聚类方法见表9-1。 表9-1常用聚类方法 类别包括的主要算法

常用聚类算法见图9-2。 表9-2常用聚类分析算法 9.1.2K-Means聚类算法 K-Means算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 1.算法过程 1）从N个样本数据中随机选取K个对象作为初始的聚类中心； 2）分别计算每个样本到各个聚类中心的距离，将对象分配到距离最近的聚类中； 3）所有对象分配完成后，重新计算K个聚类的中心； 4）与前一次计算得到的K个聚类中心比较，如果聚类中心发生变化，转2)，否则转 5)； 5）当质心不发生变化时停止并输出聚类结果。 聚类的结果可能依赖于初始聚类中心的随机选择，可能使得结果严重偏离全局最优分类。实践中，为了得到较好的结果，通常以不同的初始聚类中心，多次运行K-Means算法。在所有对象分配完成后，重新计算K个聚类的中心时，对于连续数据，聚类中心取该簇的均值，但是当样本的某些属性是分类变量时，均值可能无定义，可以使用K-众数方

关于聚类分析在股票投资中的应用开题报告

毕业设计(论文)材料之二(2) 本科毕业设计(论文)开题报告题目：聚类分析在股票投资中的应用 课题类型：设计□实验研究□论文√ 学生姓名： 学号： 专业班级： 学院： 指导教师： 开题时间：2012 年03 月17 日 2012 年3月08日

开题报告内容与要求 一、毕业设计（论文）内容及研究意义 主要内容： 聚类分析又称群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一类多元统计方法。本文主要是采用SPSS或SAS统计软件中的聚类分析方法，对于股票市场中某一行业的多个样本股票进行聚类分析，得出结果并对结果进行分析。首先，介绍关于聚类分析的思想以及发展状况。其次，收集相关样本股票的数据，包括总资产，主营业收入，每股净资产，净资产收益率等指标。再次，用SAS软件对数据进行处理，并得出结果，将样本股票进行分类。最后，对结果进行分析，为投资者作出建议。 研究意义： 聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，在股票投资中也发挥着这关重要的作用，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。在股市中，对于广大投资者来说，可以开拓投资渠道，扩大投资的选择范围，适应了投资者多样性的投资动机、交易动机和利益的需求，一般来说能为投资者提供较高收益的可能性。但是由于股票价格受到政治，经济，市场等因素的影响，也受到技术和投资者行为因素的影响，因此股票价格经常处于频繁的变动之中，股票价格的频繁变动扩大了股票市场的投机性活动，使股票市场的风险性增大。因此，对股票市场的的股票进行聚类分析显得意义更大。

基于数据库的应用研究【文献综述】

毕业论文文献综述 信息与计算科学 基于数据库的应用研究 一般来说，一个真正的、完整的站点是离不开数据库的，因为实际应用中，需要保存的数据很多，而且这些数据之间往往还有关联，利用数据库来管理这些数据，可以很方便的查询和更新。数据库在网站编辑中占有很大的比重，几乎没有一个网站能脱离数据库的参与。 高等数学是高校很多专业必修的一门基础课程, 对该门课程的学习不仅可以使学生掌握高等数学的基本概念、理论和方法, 而且还能提高学生的抽象思维能力、逻辑推理能力、空间想象能力、运算能力和综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力. 但在传统的教学过程中, 学生普遍反应, 高等数学中的许多概念和基本理论非常抽象, 理解和掌握起来很困难, 这极大地影响了学生学习的效果. 而随着计算机及其应用软件技术的发展, 通过建立数学虚拟实验模型来使学生获得对基本概念的感性认识, 以便帮助学生理解高等数学中的基本概念和理论的方法不仅可行, 而且也取得了很好的效果.。 数学实验的概念可以界定为: 为获得某种数学理论, 检验某个数学猜想, 解决某类问题, 实验者运用一定的物质手段, 在数学思维活动的参与下, 在特定的实验环境下进行的探索、研究活动。建立网上数学实验室可以很好的完成数学实验，而不是抽象的去思考问题，更为直观的看待数学问题。 现如今，抽象的数学教学方法即粉笔+黑板的教学方法已经适应不了现在学生的需求，不管是应用方面突出的工科学院或者纯理论的理学院。过去认为数学课是纯理论课，没有实践性教学环节的观念已经被打破，把计算机引入数学课程教学已是不争的事实。对于突出应用和动手能力的高工专学校，利用数学软件进行数学实验不仅是对数学课程改革、对专业课程的改革的要求，也是时代的发展的必然趋势。 想要建立一个完整的网上数学实验室站点，是需要服务器，数据库，网站设计，网站代码编辑等许多方面的配合。数据库知识是网站建设的基础，网站设计是网站建设的设计图，代码编辑就是实现网站能够面向客户的基本。 数据库知识，在文献1中，讲述了数据库在WEB站点中关于存储和更新时间的长短处理以及如何处理存储更新慢的情况，列举的是电子商务系统里用户对店铺的取舍是由点击转的速度来决定的，而点击后转的速度由数据库来决定的。文中提供了多种解决办法，主要是通过缓存和CachePortal加速方法来解决的。该文献1为我们提供了如何解决点击反映慢的问题，加快网页的反应速度，给用户一个更好的体验。

模式识别文献综述

模式识别基础概念文献综述 一．前言 模式识别诞生于20世纪20年代。随着20世纪40年代计算机的出现，20世纪50年代人工智能的兴起，模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。在20世纪60年代以前，模式识别主要限于统计学领域的理论研究，计算机的出现增加了对模式识别实际应用的需求，也推动了模式识别理论的发展。经过几十年的研究，取得了丰硕的成果，已经形成了一个比较完善的理论体系，主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和多分类器融合等研究内容。 模式识别就是研究用计算机实现人类的模式识别能力的一门学科，目的是利用计算机将对象进行分类。这些对象与应用领域有关，它们可以是图像、信号，或者任何可测量且需要分类的对象，对象的专业术语就是模式（pattern）。按照广义的定义，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或相似，都可以成为模式。 二．模式识别基本概念 <一>.模式识别系统 模式识别的本质是根据模式的特征表达和模式类的划分方法，利用计算机将模式判属特定的类。因此，模式识别需要解决五个问题：模式的数字化表达、模式特性的选择、特征表达方法的确定、模式类的表达和判决方法的确定。一般地，模式识别

系统由信息获取、预处理、特征提取和选择、分类判决等4部 分组成，如图1-1所示。 观察对象→→→→→→→→→类→类别号信息获取预处理特征提取和选择分类判决 图1-1模式识别系统的组成框图 <二>.线性分类器 对一个判别函数来说，应该被确定的是两个内容：其一为方程 的形式；其二为方程所带的系数。对于线性判别函数来说方程 的形式是线性的，方程的维数为特征向量的维数，方程组的数 量则决定于待判别对象的类数。对M类问题就应该有M个线 性判别函数；对两类问题如果采用“+”“-”判别，则判别函数 可以只有一个。既然方程组的数量、维数和形式已定，则对判 别函数的设计就是确定函数的各系数，也就是线性方程的各权 值。在计算机上确定各权值时采用的是“训练”或“学习”的 方法，这就是待识别的模式集中挑选一批有代表的样本，它们 经过人工判读成为已知类别的样本，把这批样本逐个输入到计 算机的“训练”程序（或算法）中去，通过一次一次的迭代最 后得到正确的线性判别函数，这样一个迭代的运算的过程成为 训练过程。由于样本的分类首先经过人工判读，因而这样的构 成分类器也称为有人监督或有教师的分类器。 <三>.特征选择和提取 <1>、特征选择 特征的获取是依赖于具体的问题和相关专业的知识的，无法进

利用K-Means聚类进行航空公司客户价值分析.doc

利用 K-Means 聚类进行航空公司客户价值分析 1.背景与挖掘目标 1.1 背景航空公司业务竞争激烈，从 产品中心转化为客户中心。针对不同类型客户，进行精准营 销，实现利润最大化。建立客户价值评估模型，进行客户分 类，是解决问题的办法 1.2 挖掘目标借助航空公司客户数据，对客户进行分类。对不同的客户类别进行特征分析，比较不 同类客户的客户价值对不同价值的客户类别提供个性化服 务，制定相应的营销策略。详情数据见数据集内容中的 air_data.csv 和客户信息属性说明 2.分析方法与过程 2.1 分析方法首先，明确目标是客户价值识别。识别客户价值，应用 最广泛的模型是三个指标（消费时间间隔（Recency） ,消费 频率（ Frequency）,消费金额（ Monetary ））以上指标简称RFM 模型，作用是识别高价值的客户消费金额，一般表示一段时 间内，消费的总额。但是，因为航空票价收到距离和舱位等 级的影响，同样金额对航空公司价值不同。因此，需要修改 指标。选定变量，舱位因素=舱位所对应的折扣系数的平均 值=C，距离因素 =一定时间内积累的飞行里程 =M 。再考虑到，航空公司的会员系统，用户的入会时间长短能在一定程度上 影响客户价值，所以增加指标 L= 入会时间长度 =客户关系长度总共确定了五个指标，消费时间间隔 R，客户关系长度 L ，消费频率 F，飞行里程 M 和折扣系数的平均值 C 以上指标，

作为航空公司识别客户价值指标，记为LRFMC 模型如果采用传统的 RFM 模型，如下图。它是依据，各个属性的平均 值进行划分，但是，细分的客户群太多，精准营销的成本太 高。 综上，这次案例，采用聚类的办法进行识别客户价值，以LRFMC 模型为基础本案例，总体流程如下图 2.2 挖掘步骤从航空公司，选择性抽取与新增数据抽取，形 成历史数据和增量数据对步骤一的两个数据，进行数据探索 性分析和预处理，主要有缺失值与异常值的分析处理，属性 规约、清洗和变换利用步骤 2 中的已处理数据作为建模数据， 基于旅客价值的 LRFMC 模型进行客户分群，对各个客户群再 进行特征分析，识别有价值客户。针对模型结果得到不同 价值的客户，采用不同的营销手段，指定定制化的营销服务，或者针对性的优惠与关怀。（重点维护老客户） 2.3 数据抽取选取， 2014-03-31 为结束时间，选取宽度为两年的时间段，作为观测窗口，抽取观测窗口内所有客户的详细数据，形成 历史数据对于后续新增的客户信息，采用目前的时间作为重 点，形成新增数据 2.4 探索性分析本案例的探索分析，主要对 数据进行缺失值和异常值分析。发现，存在票价为控制，折扣 率为 0，飞行公里数为 0。票价为空值，可能是不存在飞行记录，其他空值可能是，飞机票来自于积分兑换等渠道，查找 每列属性观测值中空值的个数、最大值、最小值的代码

文献综述报告(DOC)

地球科学与工程学院硕士研究生学术文献综述报告 1 研究背景及意义 水库是一项重大的水利枢纽工程，自古至今，他承载着防洪发电，灌溉养殖，蓄水航运，供工农业用水、生活用水，观光游览，调节生态平衡等多个任务，在国家的江河综合治理和水资源合理开发利用以及可持续发展方面有着十分重要的地位。一些水库是天然湖泊，一些水库是在山沟或河流的狭口处建造拦河坝形成的人工湖泊，尤其在水系发达的南方地区，许多水库是拦河建坝发电的杰作，举世闻名的三峡工程是有力的代表。 水坝拦截河流使得原先自然河流流域的水环境发生改变，建库前河水的水质和建库后的水质以及水库蓄水初期与正常运行时期的水质都会有一些差异，这些变化规律是水库环境评价、规划、治理和管理的基础，是保证水库合理开发建设的重要依据，所以对水库水质进行研究分析是水利工程的一项重要任务。 由于水坝的拦截作用，水流速度变的缓慢，水面变得广阔，水体的沉淀作用加强、交换速度变缓，稀释、温和能力较差，同时受风浪、地理条件和蓄水更新期等其他因素的影响，使得水库地表水基于河水在水库内长期滞留的结果而出现一系列水质现象，一些水质问题主要表现在以下几个方面： ⑴土壤盐碱化和沼泽化 水库蓄水后，库区地下水水位上升，把深层土壤内的盐分带到地表，再加上灌溉水中的盐分和化学残留物，导致土壤盐碱化。当地下水水位上升到耕作层时，造成了土壤湿度过量，以至大多数包气带破坏，结果大片土地沼泽化。 ⑵水体污染及富营养化 水库蓄水后，盐碱化使土壤中的盐分及化学残留物增加，使地下水受到污染，下游河水的含盐量增大。水面增大，蒸发加快，水体流速减慢，悬浮物沉降，浑浊度降低，透明度提高，加之氮、磷等营养物质大量进入水体使水生植物及藻类过度生长，造成水体溶氧量下降，发生水生物死亡、水质恶化的富营养化问题。 ⑶水库泥沙淤积严重，库区面积有不断减少的趋势 拦河筑坝后抬高了水位，形成了在建筑物前近似水平、而在上游末端与天然河流原水面线相切的水面曲线。水流进入库区后，由于水深沿流程增加，水面坡度和流速沿流程减小，因而水流挟沙能力沿流程降低，出现泥沙在水库回水末端

基于K―means聚类的客户细分案例分析

基于K―means聚类的客户细分案例分析 【摘要】当今流行的客户细分理论的视角主要关注在消费市场的细分上，现有的客户细分理论中根据客户购买的产品特征进行细分的分析和研究相对较少，因此本文的研究就是把某品牌鞋子的风格特征作为细分变量，基于某企业的销售数据来进行分析，选择K-means聚类分析方法结合企业的实际情况，划分出不同的客户群，企业可以根据不同客户群的需求和对企业的贡献制定不同的宣传营销策略，降低企业的销售成本，提高企业的竞争力。 【关键词】客户细分K-means聚类案例分析营销策略 一、案例介绍 某公司是一个以鞋类的研发制造及品牌管理为主的时 尚集团公司，业务遍及大中华区（中国大陆、香港、台湾）、亚洲、欧洲及北美洲，是中国最成功的国内品牌之一。该公司在中国经营的组织架构为：总公司――分公司――专卖店。其中，总公司负责拓展策略和公司年度工作计划的制定，以及成本控制和分公司事务管理。分公司负责执行总公司的战略，对专卖店、专卖店人员实施管理，工作内容包括：新开专卖店寻址、申请开店、签约、开店；对分公司人员管理、分公司销售指标达成、执行总公司促销活动等。

二、数据处理 （一）数据准备 原始数据包括两张表：客户交易记录表和鞋子具体属性表，其中客户交易记录表与鞋子属性表连接的变量是鞋子ID，交易记录数据的时间是过去一年2013年9月1日到2014年9月1日。 （二）数据清洗 该企业一年的交易记录有几千万条，所以原始的交易数据量非常大，这样就很容易出现噪声数据、空缺数据和不一致数据，所以必须要经过一系列的分析与处理，包括对缺失值的处理和异常值的处理，例如：去除客户属性为空的客户记录、剔除消费额和消费次数不在正常范围内的客户记录等。 （1）剔除异常的正负交易。从客户交易记录表中选出过去一年交易ID不为空的正常交易记录，交易记录表中的金额有正负之分，正表示购买记录，负表示退货记录，要剔除掉没有正交易与之对应的退货记录。 （2）剔除异常的购买数量和金额。由于有些客户不是会员，专卖店的销售员会帮客户刷自己的会员卡，这样就会出现一个会员ID在一段时间内交易数量和交易金额超出正常范围。本文用3δ准则剔除不在正常范围内异常客户。 （三）数据转换和整合

先进制造技术文献综述详解

摘要：介绍了电火花加工控制涉及的主要问题及放电状态检测方法。详细论述了近20年来自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传算法、专家系统、混合智能控制等在电火花加工中的研究状况。对电火花加工过程中控制变量的优化及过程监测与控制等进行了讨论,就控制技术在电火花加工中的发展趋势进行了展望。 关键词: 电火花加工;自适应控制;模糊控制;人工神经网络控制;混合智能控制 一、前言 经过半个多世纪的研究和开发,电火花加工已成为制造业中一种重要的加工手段,在机械、宇航、电子、仪器、轻工、汽车等领域获得了广泛的应用。然而,电火花加工过程是一个典型的非线性过程[1],影响加工过程的因素很多,其中主要是电源参数和伺服运动参数。电源参数主要包括开路电压、电流、脉冲宽度、脉冲间隔、间隙平均电压、电极放电时间周期等;伺服运动参数包括电极抬刀周期、电极抬刀高度和抬刀速度等;还有其他因素如:工件材料、放电点分布情况、加工深度、电介质浓度、有无冲油等。这些因素相互影响、相互制约,造成了电火花加工过程控制的复杂性。 二、正文 本文将介绍电火花加工涉及的主要控制问题和目前的状态检测技术,然后分别叙述6种控制方式(自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传算法、专家系统、混合智能控制)在电火花加工过程中的应用情况。 1 电火花加工控制技术 1.1 电火花加工中的主要控制问题 控制对电火花加工质量的优劣一直起着举足轻重的作用,电火花加工过程需解决的主要控制问题有[2]: (1)为了形成有效的放电脉冲,工具电极和工件被加工表面之间必须保持一定的放电间隙,故需控制极间间隙的伺服运动。 (2)要形成稳定、高效的电火花加工,火花放电必须为瞬时的脉冲性放电,故电火花加工必须采用脉冲电源。而脉冲电源的各参数(如:极性、脉宽、脉间、电流幅度)与加工状态及加工

数据挖掘文献综述

湘潭大学 本科生专业文献综述 题目: 数据挖掘文献综述 姓名: 林勇 学院: 信心工程学院学院 专业: 自动化 班级: 一班 学号: 2010550113 指导教师: 张莹

0前言 随着计算机技术的迅猛发展，人类正在步入信息社会。面对今天浩如烟海的信息，如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息，更关键的是如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念并自动分析它们之间的关系，使之能够真正地做到信息处理的自动化，这已成为信息技术领域的热点问题。数据挖掘就是为满足这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。 1什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)，也叫数据开采，数据采掘等，是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAF'的出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而言两者是相辅相成的。OLAP可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持联机分析，而数据挖掘的目的是便这一过程尽可能自动化。数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库(Data Warehouse)等。而挖掘后获得的知识包括关联规则、特征规则、区分规则、分类规则、总结规则、偏差规则、聚类规则、模式分析及趋势分析等。 1.1 数据挖掘的任务 数据挖掘的两个高层目标是预测和描述。前者指用一些变量或数据库的若干已知字段预测其它感兴趣的变量或字段的未知的或未来的值；后者指找到描述数据的可理解模式。根据发现知识的不同，我们可以将数据挖掘任务归纳为以下几类： (1)特征规则。从与学习任务相关的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征．例如可以从某种疾病的症状中提取

浙江省各行业经济效益分析[文献综述]

毕业论文文献综述 统计学 浙江省各行业经济效益分析 一、前言部分 最近几年来，浙江工业经济效益虽然逐年提高，但是与此同时，在全国的排位却出现了大幅下降的状况，这种反常的现象值得我们所有人关注。改革开放30多年来，浙江省得益于其优越的地理位置和良好的经济政策，一跃成为我国经济最为活跃、发展最迅速的省份之一。浙江省的社会经济发展取得了巨大的成就，各个行业均取得了较快的发展，但同时由于多种因素造成长期以来浙江省各行业经济发展的多层次性和不平衡性。本文从考察浙江工业各行业经济效益的变动过程入手，深入分析提高浙江工业经济效益面临的严峻挑战，在此基础上提出相应的对策建议。本文写作的目的就是希望通过采用因子分析和聚类分析方法综合评价浙江省各个行业的经济发展水平，找出它们之间存大差距的原因和相关关系，并探讨实现均衡发展的途径。 因子分析法是从研究变量内部相关的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。它的基本思想是将观测变量进行分类，将相关性较高，即联系比较紧密的分在同一类中，而不同类变量之间的相关性则较低，那么每一类变量实际上就代表了一个基本结构，即公共因子。对于所研究的问题就是试图用最少个数的不可测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量。 聚类分析就是分析如何对样品（或变量）进行量化分类的问题。通常聚类分析分为Q型聚类和R型聚类。Q型聚类是对样品进行分类处理，R型聚类是对变量进行分类处理。 综述范围：本文通过运用SPSS统计软件对各个省市或区域的经济发展状况进行综合评述与研究，并选取多项指标构建指标体系，利用主成分分析、因子分析、聚类分析等多种分析方法来得出相关结论，为决策者提供有用建议。 有关主题争论的焦点在于综合评价方法和所选取指标数据的不同，进而会得出一些不同的结论。 二、主题部分

基于聚类的图像分割研究文献综述

基于聚类的图像分割研究 文献综述 一．图像分割概述 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景）。它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离提取出来，在此基础上才有可能进一步对目标进行测量，对图像进行利用。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。 图象分割是图象处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图象分割应用在许多方面，例如在汽车车型自动识别系统中，从CCD摄像头获取的图象中除了汽车之外还有许多其他的物体和背景，为了进一步提取汽车特征，辨识车型，图象分割是必须的。因此其应用从小到检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测，大到处理卫星拍摄的地形地貌照片等。在所有这些应用领域中，最终结果很大程度上依赖于图象分割的结果。因此为了对物体进行特征的提取和识别，首先需要把待处理的物体(目标)从背景中划分出来，即图象分割。但是，在一些复杂的问题中，例如金属材料内部结构特征的分割和识别，虽然图象分割方法已有上百种，但是现有的分割技术都不能得到令人满意的结果[2]，原因在于计算机图象处理技术是对人类视觉的模拟，而人类的视觉系统是一种神奇的、高度自动化的生物图象处理系统[1]。目前，人类对于视觉系统生物物理过程的认识还很肤浅，计算机图象处理系统要完全实现人类视觉系统，形成计算机视觉，还有一个很长的过程。因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图象分割技术，对于提高计算机的视觉能力和理解人类的视觉系统都具有十分重要的意义。 二．常用的图像分割方法 1.基于阈值的分割方法 包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的：T=T(f)。但是这种方法只考虑像素本身的灰度值，一般不考虑空间特征，因而对噪声很敏感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法。

K-means聚类算法基本思想讲解学习

K-m e a n s聚类算法基 本思想

精品文档 K-means聚类算法基本思想 聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。K-means也是聚类算法中最简单的一种。以星团划分为例，，首先随机选取k个宇宙中的点（或者k个星星）作为k 个星团的质心，然后第一步对于每一个星星计算其到k个质心中每一个的距离，然后选取距离最近的那个星团作为 ，这样经过第一步每一个星星都有了所属的星团；第二步对于每一个星团，重新计算它的质心（对里面所有的 星星坐标求平均）。重复迭代第一步和第二步直到质心不变或者变化很小。 K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集。 聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y，并将同类别y的样本x放在一起。比如上面的星星，聚类后结果是一个个星团，星团里面的点相互距离比较近，星团间的星星距离就比较远了。 在聚类问题中，给我们的训练样本是，每个，没有了y。 K-means算法是将样本聚类成k个簇（cluster），具体算法描述如下： 1、随机选取k个聚类质心点（cluster centroids）为。 2、重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例i，计算其应该属于的类 对于每一个类j，重新计算该类的质心 } K是我们事先给定的聚类数，代表样例i与k个类中距离最近的那个类，的值是1到k中的一个。质心 代表我们对属于同一个类的样本中心点的猜测，拿星团模型来解释就是要将所有的星星聚成k个星团，首先随机选取k个宇宙中的点（或者k个星星）作为k个星团的质心，然后第一步对于每一个星星计算其到k个质心中每一个的距 离，然后选取距离最近的那个星团作为，这样经过第一步每一个星星都有了所属的星团；第二步对于每一个星团，重新计算它的质心（对里面所有的星星坐标求平均）。重复迭代第一步和第二步直到质心不变或者变化很小。 下图展示了对n个样本点进行K-means聚类的效果，这里k取2。 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除

文献综述评价

张敏, 于剑. 基于划分的模糊聚类算法[J]. 软件学报, 2004, 15(6): 858-868 文献综述的大致内容：在众多聚类算法中，基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一。至今，文献中仍不断有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现。为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质，本文从改变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面，对在C-均值算法的基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价，对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析。指出标准FCM 算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性，而其他类似的算法对这种比例变化却很敏感，并以极大熵方法为例进行了比较实验。最后总结了基于划分的模糊聚类算法普遍存在的问题及其发展前景。 读完文献的感受：本篇文献脉络清晰、层层递进，首先介绍了硬化分的典型代表C均值算法，在这个基础上引出了基于划分的模糊聚类分析，并且着重从改变度量方式、改变隶属度约束条件、在目标函数中引入熵以及加入对聚类原型的约束条件等几个方面对文献中现有的基于模糊划分的聚类算法进行了分类。在对各种改进的算法进行说明的过程中，运用图表的形式清晰的为读者呈现了各种方法的具体实现，简单明了利于对比。在文章的最后，作者对于各种算法进行了评价和总结，为读者未来进行算法改进指明了方向。本文绝大部分的参考文献为英文，作者在进行本文书写前进行了大量的文献阅读工作，因而本文极具参考价值。我的研究方向与这篇文献所写的内容非常相关，因为之前上手读文献就直接从模糊聚类开始，所以很多来龙去脉不甚明了，读完这篇文献了解到FCM的来源，以及参数m的具体含义，受益匪浅。 席裕庚, 柴天佑. 遗传算法综述[J]. 控制理论与应用, 1996, 13(6): 697-708. 文献综述的大致内容：本文回顾了遗传算法的发展历程，详细阐述了遗传算法的理论和应用研究，并进行了系统分析和评论。本文的研究得到如下结论：遗传算法不是一种单纯的优化算法，而是一种以进化思想为基础的全新的一般方法论，是解决复杂问题的有力工具；遗传算法不是传统的确定性的计算工具，复杂问题，特别是动态的复杂问题的求解也不能（或不可能）是确定性的，应建立新的评价标准；遗传算法的理论正在深入，应用日趋广泛，但它仅是生物进化系统的简单近似模拟，其本身的发展也是不断进化的过程，理论研究需要引入新的数学工具、吸收生物学的最新成果，应用研究的成败依赖于对遗传算法和其所解决问题的深刻理解。 读完文献的感受：本文虽然发表时间久远，但却有很高的参考价值。它系统详尽的阐述了GA的发展历程、理论研究的主要内容、应用概况等内容，为初学者指引了方向。上个星期刚刚在智能优化算法课堂上接触GA，今天阅读了这篇文献，更加全面的认识了遗传算法，对于遗传算法的研究重心有了一定的了解，在之后我会阅读一些最新的文献，关注遗传算法领域的最新研究成果作为补充。 巫影, 朱石坚. 神经网络综述[J]. 科技进步与对策, 2002, 19(6): 133-134.