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基于信息熵和改进的K-means算法的客户细分

王建新  毕利  
【摘要】:针对K-means在对客户细分时只能针对数值型数据,而不适用于其他类型的数据的缺点和K-means算法在效率上的不足,本文引进信息熵的理论,并将其与改进的K-means混合迭代得到一个新的算法,其时间复杂度小于原有算法,从而能够准确高效地对客户进行细分。

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