[发明专利]一种减小客户流失风险的大数据聚类算法在审
| 申请号： | 201810170341.1 | 申请日： | 2018-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN108416380A | 公开（公告）日： | 2018-08-17 |
| 发明（设计）人： | 李果 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙) 11390 | 代理人： | 胡剑辉 |
| 地址： | 100081 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及减小客户流失风险的大数据聚类算法，所述方法包括以下步骤：(1)使用公理模糊集理论来选择相关的属性，用其隶属函数和逻辑运算来表达模糊概念；(2)根据计算的隶属度，自动确定减法聚类算法的邻域半径和权重系数；(3)利用减法聚类算法通过选择和更新山峰函数来计算聚类数量和质心。将减法聚类算法和公理模糊集集成为语义驱动的减法聚类方法；(4)使用K‑means算法来计算由语义驱动的减法聚类方法获得的聚类质心的聚类。基于减法聚类算法和公理模糊集的语义驱动的减法聚类方法(SDSCM)，提高了减法聚类算法和K‑means的聚类精度，通过使用这种新算法降低了使用公理模糊集(AFS)进行运营管理的不精确的风险。 | ||
| 搜索关键词： | 减法聚类算法 减法聚类 语义驱动 模糊集 聚类 聚类算法 客户流失 大数据 减小 模糊集理论 聚类质心 隶属函数 逻辑运算 模糊概念 权重系数 运营管理 自动确定 隶属度 新算法 邻域 算法 质心 更新 | ||
【主权项】：
1.一种减小客户流失风险的大数据聚类算法，所述方法包括以下步骤：(1)使用公理模糊集理论来选择相关的属性，用其隶属函数和逻辑运算来表达模糊概念；(2)根据计算的隶属度，自动确定减法聚类算法的邻域半径和权重系数；(3)利用减法聚类算法通过选择和更新山峰函数来计算聚类数量和质心。将减法聚类算法和公理模糊集集成为语义驱动的减法聚类方法；(4)使用K‑means算法来计算由语义驱动的减法聚类方法获得的聚类质心的聚类。
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