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文檔簡介
1、在電子商務(wù)蓬勃發(fā)展的今天,電子商務(wù)企業(yè)顯示了其優(yōu)越性和旺盛的生命力.網(wǎng)上購物,在線交易,網(wǎng)上中介等等,無一不在改變我們的生活.隨著電子商務(wù)企業(yè)間競爭的加劇,在其運(yùn)營過程中,通過對其客戶的注冊和交易信息進(jìn)行分析,從而預(yù)測客戶行為,發(fā)現(xiàn)重點(diǎn)客戶,制定企業(yè)的決策計劃,對提高企業(yè)的競爭力,顯得尤為重要. 作為統(tǒng)計學(xué)的一個分支,聚類分析是在無先驗知識無指導(dǎo)下把數(shù)據(jù)劃分為有意義或有用的簇,是數(shù)據(jù)挖掘中的一種技術(shù).通過合適聚類算法的選取,進(jìn)行
2、數(shù)據(jù)分析,發(fā)掘潛藏有價值的信息,聚類分析是企業(yè)在其數(shù)據(jù)處理中強(qiáng)有力的工具. CLIQUE作為一種基于網(wǎng)格的算法,可以對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行全面聚類和子空間聚類,并且有著良好的可伸縮性和數(shù)據(jù)處理能力,比較適合電子商務(wù)客戶的聚類劃分.但是由于它只是進(jìn)行了一種硬性的網(wǎng)格劃分,增加了時間復(fù)雜度,本文通過比較,在CLIQUE算法的基礎(chǔ)上提出了一種基于最優(yōu)區(qū)間分割和數(shù)據(jù)集劃分的聚類算法,并使用仿真數(shù)據(jù)加以驗證,結(jié)果表明,改進(jìn)算法對大規(guī)模數(shù)據(jù)集有著很
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