2) customer clustering
客户聚类
1.
Research on fuzzy C-means customer clustering algorithm (FCM) in CRM;
CRM中的模糊C均值(FCM)客户聚类算法研究
3) objective cluster analysis
客观聚类分析
1.
Compared with the usual clustering method,the objective cluster analysis can automati- cally and objectively determine the number of clusters and find out the optimal clustering scheme.
与通常的聚类方法相比,客观聚类分析方法能自动、客观地确定聚类个数并找到最优聚类方案。
2.
Research on Fuzzy Modeling Method Based on Objective Cluster Analysis
为此,提出了一种新型的鲁棒聚类算法——改进客观聚类分析算法。
4) customer segmentation
客户分类
1.
Research on customer segmentation based on purchase behaviors;
基于购买行为的客户分类方法研究
2.
Application of Data Mining (decision-making calculation) in Customer Segmentation
数据挖掘(决策树算法)在客户分类中的应用
3.
A customer segmentation method based on dynamic SOM and RFM indicators is presented.
提出了一种基于动态SOM神经网络和RFM指标的客户分类方法。
5) customer classification
客户分类
1.
Application of data cluster algorithm in customer classification;
数据聚类算法在客户分类中的应用
2.
Application of self-organizing feature map neural network in customer classification;
SOM人工神经网络在客户分类中的应用
3.
Research on Customer Classification of CRM in Jinan Power Supply Company;
济南供电公司CRM中的客户分类研究
6) client analysis
客户分析
1.
Five representative pointer analysis algorithms and some of the client analysis are summaried, their precision and efficiency are computed and compared.
考察了5种具有代表性的指针分析算法,并在固定外界影响因素的条件下对它们的精度和效率进行了测量和比较,最后分析了指针分析的结果如何影响一些客户分析的精度和效率。
2.
Client analysis is the important development in the field of client manager.
客户分析是当前客户信息管理领域的一个重要发展方向。
补充资料：非系统聚类分析
分子式：
CAS号：
性质： 又称非谱系聚类分析。先将各样本粗略分为K个初始类，计算各类形心的坐标，再计算每个样本到类形心的距离，重新将样本聚集到最近距离的类中。再重新计算接受和失去了样本后的各类的形心，再对每个样本进行归类。循此进行，直到每个样本都归到了它与其类形心最靠近的类中，聚类过程停止，最后形成K类。
CAS号：
性质： 又称非谱系聚类分析。先将各样本粗略分为K个初始类，计算各类形心的坐标，再计算每个样本到类形心的距离，重新将样本聚集到最近距离的类中。再重新计算接受和失去了样本后的各类的形心，再对每个样本进行归类。循此进行，直到每个样本都归到了它与其类形心最靠近的类中，聚类过程停止，最后形成K类。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条