数据挖掘中的聚类算法的研究
完整版数据挖掘中的聚类分析方法
完整版数据挖掘中的聚类分析方法聚类分析方法是数据挖掘领域中常用的一种数据分析方法，它通过将数据样本分组成具有相似特征的子集，并将相似的样本归为一类，从而揭示数据中隐藏的模式和结构信息。
下面将从聚类分析的基本原理、常用算法以及应用领域等方面进行详细介绍。
聚类分析的基本原理聚类分析的基本原理是将数据样本分为多个类别或群组，使得同一类别内的样本具有相似的特征，而不同类别之间的样本具有较大的差异性。
基本原理可以总结为以下三个步骤：1.相似性度量：通过定义距离度量或相似性度量来计算数据样本之间的距离或相似度。
2.类别划分：根据相似性度量，将样本分组成不同的类别，使得同一类别内的样本之间的距离较小，不同类别之间的距离较大。
3.聚类评估：评估聚类结果的好坏，常用的评估指标包括紧密度、分离度和一致性等。
常用的聚类算法聚类算法有很多种，下面将介绍常用的几种聚类算法：1. K-means算法：是一种基于划分的聚类算法，首先通过用户指定的k值确定聚类的类别数，然后随机选择k个样本作为初始聚类中心，通过迭代计算样本到各个聚类中心的距离，然后将样本划分到距离最近的聚类中心对应的类别中，最后更新聚类中心，直至达到收敛条件。
2.层次聚类算法：是一种基于树状结构的聚类算法，将样本逐步合并到一个大的类别中，直至所有样本都属于同一个类别。
层次聚类算法可分为凝聚式（自底向上）和分裂式（自顶向下）两种。
凝聚式算法首先将每个样本作为一个初始的类别，然后通过计算样本之间的距离来逐步合并最近的两个类别，直至达到停止准则。
分裂式算法则是从一个包含所有样本的初始类别开始，然后逐步将类别分裂成更小的子类别，直至达到停止准则。
3. 密度聚类算法：是一种基于样本密度的聚类算法，通过在数据空间中寻找具有足够高密度的区域，并将其作为一个聚类。
DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法是密度聚类算法的代表，它通过定义距离和邻域半径来确定样本的核心点、边界点和噪声点，并通过将核心点连接起来形成聚类。
面向大规模数据集的聚类算法研究
面向大规模数据集的聚类算法研究随着互联网和物联网技术的迅速发展，海量数据的产生与存储成为了现代社会一个重要的特征。
对于这些海量的、高维度的数据，如何自动发现其中潜藏的内在结构，显得尤为重要。
而这也正是聚类算法所要解决的问题。
本文将就面向大规模数据集的聚类算法研究作一探讨。
一、聚类算法简介聚类算法是一种被广泛应用于数据挖掘中的无监督学习算法。
组合学、机器学习、数据挖掘、人工智能等不同领域均对其进行了研究。
不同于有监督学习，聚类是一种自主学习的方法，尝试在没有标记或基准点的数据中，找到数据的内在规律或模式。
目前比较流行的聚类方法包括K-means、层次聚类、基于密度聚类等。
其中，K-means是最广泛使用的算法之一。
在任意欧几里得空间中，K-means算法通过把n个观测值分成k个类别来对数据进行分组。
每个观测值都属于距其最近均值的类别，而这些类别则由其对应数据点的均值标识。
K-means算法的时间复杂度为O(nkt)，其中k是簇的个数，t是算法重复迭代的次数。
层次聚类是指在没有预先定义聚类数的情况下，以自底向上或自上向下的方式将数据样本分组。
基于密度的聚类是通过密度相连点的组合来划分数据集，是一种特殊的层次聚类算法。
二、大规模数据集聚类算法的挑战但是，对于大规模数据集，聚类算法面临很多挑战，在现有算法的基础上还亟需更严谨、高效、可扩展的算法。
挑战包括但不限于：1.高维度问题：随着数据维数增加，聚类问题变得更加困难。
2.数据稀疏性问题：大多数情况下，数据集中只有少量的数据点是有意义的，而其他数据点则大多是噪声和无意义的。
3.可伸缩性问题：对于大型数据集，一次性对所有数据进行聚类是不可行的，需要采用一些优化策略。
4.质量问题：聚类算法产生的结果往往需要专家进行修正和优化。
三、面向大规模数据集的聚类算法研究针对上述挑战，面向大规模数据集的聚类算法研究已经成为研究热点之一。
以下将从四方面介绍这方面的最新研究。
数据挖掘中聚类算法研究综述
数据挖掘中聚类算法研究综述随着数据量的不断增加，数据挖掘成为了探索数据背后规律的一种重要方法。
而聚类算法作为数据挖掘中的一种基本技术，其在数据分析、模式识别、生物信息学、社交网络分析等领域都有着广泛的应用。
本文就对数据挖掘中的聚类算法进行了研究和总结，旨在对聚类算法的原理、特点、应用等方面进行探讨。
一、聚类算法的基本原理聚类算法是指将一组对象划分为若干个组或类，使得组内对象之间的相似度尽可能大，组间对象之间的相似度尽可能小，从而达到数据分类和分析的目的。
聚类算法的基本原理包括以下三个方面：1. 相似度度量：聚类算法的基础在于相似度度量，即将每个对象之间的相似度进行计算。
相似度度量可以采用欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度等多种方法。
2. 聚类分配：聚类分配是指将每个对象划分到合适的聚类中。
聚类分配可以通过最近邻法、k-means算法等实现。
3. 聚类更新：聚类更新是指对各个聚类进行调整，使得聚类内对象之间的相似度尽可能大，聚类间对象之间的相似度尽可能小。
聚类更新可以采用层次聚类法、DBSCAN算法等。
二、聚类算法的分类根据聚类算法的不同特点和应用场景，可以将聚类算法分为以下几种类型：1. 基于距离的聚类算法：包括最近邻法、k-means算法、k-medoid 算法等。
2. 基于密度的聚类算法：包括DBSCAN算法、OPTICS算法等。
3. 基于层次的聚类算法：包括凝聚层次聚类法、分裂层次聚类法等。
4. 基于模型的聚类算法：包括高斯混合模型聚类、EM算法等。
三、聚类算法的应用聚类算法在各种领域中都有着广泛的应用，包括数据分析、模式识别、社交网络分析、生物信息学等。
下面简单介绍一下聚类算法在这些领域中的应用：1. 数据分析：聚类算法可以对数据进行分类和分组，从而提取出数据中的规律和趋势，帮助人们更好地理解和利用数据。
2. 模式识别：聚类算法可以对图像、声音、文本等数据进行分类和分组，从而实现对数据的自动识别和分类。
数据挖掘中聚类算法研究综述
步骤三 ：根据当前簇 中心 （ 平均值 ） ， 将其 余对 象赋给距离最近的中心点所代表 的簇 ； 步骤 四 ：重新 计算每 个簇的平 均值 ； 步 骤 五 ：直 到 划 分 不 发 生 变 化 。 优点 Ｋ 平均算法 实现 起来比较简单 其计 算复杂度为 （ｋ ）其中ｎ ｎ ｔ， 为对象个 数 ， ｋ为聚类 个数 ， 为循环次数 ，它具有可扩 ｔ
Ｄ Ｓ ＡＮＥ 。 Ｂ Ｃ 等
组就代表一个聚 类 ，其 中 Ｋ≤ Ｎ。而且这
Ｋ 个 分 组 满 足 下 列 条 件 ： （ ）每 一 个 分 组 １
Hale Waihona Puke Ｋ一中心 点算法不采用 簇中对象的平 均 值 作 为 参 照 点 ， 是 选 用 簇 中位 置 最 中 而 心的点 （ 中心点 ）作为聚类的 中心 点。剩 余的对象根据其与代表点的距离分配给最 近 的 一 个 簇 。 然 后 反 复 地 寻 找 更 好 的 质
展性 。
它们更靠近簇的 中心 。它的时 间复杂度在 最坏情 况下为 ｎ ｌ ｇ 。ｏ ｎ。优点是 选择多个 代表 使得该算 法可 以适应非球状 的几何形 状， 簇的收缩或凝 聚可以有助于控制噪声
的影 响 ，同时 该 方 法 采 用 了随 机 抽 样 与 分 割相结合来提高效率 ， 对大型数据库有 良 好的收缩性。
（ ）Ｋ一平 均算法对噪 声和异常数据 ４ 非 常 敏 感 。因 为 这 类 数 据 可 能 会 影 响 到 簇 中对象的均值 。 １． ２ Ｋ－ＭＥ Ｉ Ｓ算法 （ ＤＯ Ｄ Ｋ一中心
点算法 ）
缺点。这种方法 的基本 思想是 ：只要一个 区域中的点的密度大过某 个阈值 ， 就把 它 加 到与之相近 的聚类 中去 。代表算 法有 ：
缺 点：Ｋ一 平均算 法有以下四个缺 点： （ ）Ｋ一平 均 算 法 只适 用 于 簇 中对 象 １
数据分析知识：数据挖掘中的聚类系数算法
数据分析知识：数据挖掘中的聚类系数算法数据挖掘已经成为现代科学中非常重要的一个分支，它的应用范围很广，包括商业、金融、医疗等很多领域。
在数据挖掘领域中，聚类分析是一个非常常见的技术。
聚类分析的目标是将一组数据分成不同的集群，每个集群中的数据点都是彼此相似的。
而聚类系数算法就是一种聚类分析算法，它能够帮助我们自动地将一组数据分成不同的集群。
一、什么是聚类系数算法聚类是许多数据分析技术中最常见的一种。
聚类分析的目的是将一组数据分成不同的集群，每个集群中的数据点都是彼此相似的。
数据挖掘领域中有许多聚类算法，而聚类系数算法是其中一种。
聚类系数算法通过比较不同数据点之间的相似性，然后将相似性非常高的数据点分组。
聚类系数算法的核心是聚类系数，也称为合并系数，它是一个统计学度量，用于评估两个集群之间的相似度。
二、聚类系数算法的原理聚类系数算法的基本原理是在每个数据点之间进行相似性评估，并根据相似性将数据分成集群。
聚类系数算法比较不同的数据点之间的相似性。
这种相似性可以通过计算两个数据点之间的欧氏距离，曼哈顿距离或任意其他距离度量来评估。
聚类系数算法是一种无监督学习技术，这意味着在应用算法时不需要先知道任何标签或分类信息。
三、聚类系数算法的应用聚类系数算法可以被广泛应用在许多领域中，例如：1.商业分析：在商业领域，聚类系数算法可以被用于发现相似的客户或潜在客户，并推荐和他们相关的产品或服务。
2.生物学研究：在生物学研究中，聚类系数算法可以被用于对基因数据进行分类和分析。
3.金融分析：在金融领域，聚类系数算法可以被用于挖掘潜在投资机会或分析股票市场的趋势。
4.市场营销：在市场营销中，聚类系数算法可以被用于分析客户行为模式并推荐个性化的营销策略。
四、聚类系数算法的优点和缺点1.优点：聚类系数算法是一种非常强大和灵活的算法。
它可以自动地将数据分成不同的集群，无需先知道任何标签或分类信息。
聚类系数算法可以被用于发现不同的结构或模式，以及挖掘数据中潜在的趋势和关系。
聚类分析算法实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景聚类分析是数据挖掘中的一种重要技术，它将数据集划分成若干个类或簇，使得同一簇内的数据点具有较高的相似度，而不同簇之间的数据点则具有较低相似度。
本实验旨在通过实际操作，了解并掌握聚类分析的基本原理，并对比分析不同聚类算法的性能。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：Python3.8、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3.4、Scikit-learn0.24.03. 数据集：Iris数据集三、实验内容本实验主要对比分析以下聚类算法：1. K-means算法2. 聚类层次算法（Agglomerative Clustering）3. DBSCAN算法四、实验步骤1. K-means算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的KMeans类进行聚类，设置聚类数为3。
（3）计算聚类中心，并计算每个样本到聚类中心的距离。
（4）绘制聚类结果图。
2. 聚类层次算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的AgglomerativeClustering类进行聚类，设置链接方法为'ward'。
（3）计算聚类结果，并绘制树状图。
3. DBSCAN算法（1）导入Iris数据集，提取特征数据。
（2）使用Scikit-learn库中的DBSCAN类进行聚类，设置邻域半径为0.5，最小样本数为5。
（3）计算聚类结果，并绘制聚类结果图。
五、实验结果与分析1. K-means算法实验结果显示，K-means算法将Iris数据集划分为3个簇，每个簇包含3个样本。
从聚类结果图可以看出，K-means算法能够较好地将Iris数据集划分为3个簇，但存在一些噪声点。
2. 聚类层次算法聚类层次算法将Iris数据集划分为3个簇，与K-means算法的结果相同。
从树状图可以看出，聚类层次算法在聚类过程中形成了多个分支，说明该算法能够较好地处理不同簇之间的相似度。
数据挖掘中聚类算法研究综述
１ 引言
随着 信息 技术 和计算 机技 术 的迅 猛发 展 。人们面临着越来越 多的文本、图像 、视 频 以及音频数据 ， 为帮助用户从这些大量数 据 中分析 出其问所蕴涵的有价值的知识 ， 数 据挖掘 （ Ｄ ａ ｔ ａ Ｍ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ， Ｄ Ｍ） 技术应运而生 。 所谓数据挖掘 ， 就是从大量无序 的数据 中发 现 隐含 的、有效的、有价值 的、可理解 的模 式 ，进而发现有用的知识 ， 并得 出时 间的趋 向和关联 ，为用户提供 问题求解层次 的决策 支持能力 。与此同时 ，聚类作为数据挖 掘的 主要方法之一 ，也越来越引起人们 的关注 。 俗话说 ：“ 人 以群分 ，物以类 聚” 。聚类 就 是利用 计算 机技术 来实 现这 一 目的 的一 种技术 。其输入是一组未分类 的记录 ，且事 先不知道如何分类 ， 也可能不知道要分 成几 类。 通过分析数据 ， 合 理划分记录集合 ，确 定每个记 录所属 的类别 ， 把相似性大 的对象 聚集为一个簇 。聚类 的标准是使簇 内相 似度 尽 可能大 、簇 间相似度尽可能小 。
ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ￣ｇ ｏ ｄ ｔ ｈ ｍｓ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ｎｄ ａ ｄ ｉ ｓ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｓ ． ｉ ｎ ｏｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｆ ｕ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｒ ｃ ｓ ｃ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ ｈｅ ｔ ｃ ｌ ｓｔ ｕ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ￣ｇ ｏｒ ｉｔ ｈ ｍ．
一
个簇 用该 簇 中对 象 的平 均值 来表示 。（ ２ ） ｋ － ｍ ｅ ｄ ｏ ｉ ｄ ｓ算 法 ， 在 该算 法中 ，每个簇用接 近聚类 中心 的一个对象来表示 。这些启发式 聚类 方法 对在 中小规模 的数 据库 中发 现球 状簇很适用 。 为 了对大规模的数据集进行聚 类 ，以及 处理复杂形状 的聚类 ， 基于划分 的 方法需要进一步的扩展。 ２ ． ２层次方法 层次方法 （ ｈ ｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｃ ａ ｌ ｈ ｉ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ） ：层次 的方法对给定数据集合进行层次的分解 。 根 据层次 的分解如何形成 ， 层次的方法可 以被 分为凝聚的或分裂的方法 。 凝 聚的方法 ， 也 称为 自底 向上的方法 ， 一开始将每个对象作 为单独 的一个组 ， 然后继续地合并相近的对 象或组 ，直到所 有的组合并为一个 （ 层次的 最上层 ） ，或者达 到一个终止条件 。分裂的 方法 ，也称为 自顶向下 的方法 ， 一开始将所 有 的对象 置于 一个簇 中 。在 迭代 的每一 步 中，一个 簇被分裂为更小 的簇 ， 直到最终每 个对象在单独 的一个簇 中， 或者达到一个终 止条件 。 层次 的方法 的缺陷在于 ， 一旦一个步骤 （ 合并或分裂 ） 完成 ， 它就不能被撤消 。这 个严格规定是有用 的。由于不用担心组合数 目的不 同选择 ，￣ ｉ － ｇ ｔ 代价会较小 。但是 ，该 技 术的一 个 主要问题 是它不 能更 正错误 的 决 定 。有 两种 方法可 以改进 层次 聚类 的结 果 ：（ １ ） 在每层 划分 中 ， 仔细分析对象间的 联接 ，例如 ｃ ｕ Ｒ Ｅ和 Ｃ ｈ ａ ｍ ｅ ｌ ｅ ｏ ｎ 中的做法。 （ ２） 综合层次凝 聚和迭 代的重定位方 法。 首先用 自 底 向上 的层次算法 ， 然后用迭代的 重定位来改进结果 。例如在 Ｂ Ｉ Ｒ Ｃ Ｈ 中的方
数据挖掘算法_聚类数据挖掘
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
基于质心的 k－means聚类算法
坐标表示 5 个点｛ X1,X2,X3,X4,X5｝作为一个聚类分析的二维
样 本 ： X1＝（0,2），X2＝（0,0），X3＝（1.5,0），X4＝ （5,0），X5＝（5,2）。假设要求的簇的数量k=2。
聚类分析的应用实独立变量 数目增加时， 发现簇的难 度开始增加
美陆军委托他人研究如何重新设计女兵服装，目 的在于减少不同尺码制服的库存数，但必须保证 每个士兵都有合体的制服。 选取了3000名女性，每人有100多个度量尺寸。
常见的聚类方法--划分聚类方法
典型的应用
作为一个独立的分析工具，用于了解数据的分布； 作为其它算法的一个数据预处理步骤；
应用聚类分析的例子
市场销售: 帮助市场人员发现客户中的不同群体， 然后用这些知识来开展一个目标明确的市场计划； 土地使用: 在一个陆地观察数据库中标识那些土地 使用相似的地区；
保险: 对购买了汽车保险的客户，标识那些有较高 平均赔偿成本的客户；
第1步：由样本的随机分布形成两个簇： C ＝｛X1,X2,X4｝和C2＝｛X3,X5｝。 这两个簇的质心M1和M2是：
1
1 2
M ＝｛(0+0+5)/3,(2+0+0)/3｝＝｛1.66，0.66｝；
M ＝｛（1.5+5）/2，（0+2）/2｝＝｛3.25，1.00｝；
基于质心的 k－means聚类算法
﹒．· ．
﹒．┇ . .· · . . · · . · ﹒．﹒． ﹒．﹒．﹒．· ﹒． ﹒． ﹒． 类别3
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并将 其应 用 到实 际 问题 中，从 而证提 明新 应算法 研 的实 用性 。 高信 用 究 从 航 空 公 司 系 统 内 的客 户 基 本 息 、 乘 机 信 息 以及 积 分 信 息 了 到 起 等 详细 数据 ，根 据 末次 飞行 日期 ，抽 取２ ０ ０ ６ 年４ 月１ 日至２ ０ ０ ８ 年４ 月１ 类和 聚 真 到 了 日 内所有 乘 客 的详 细 数据 ，总共 ｌ ６ ３ ８ ２ 条 记 录 ，６ ３ 个属 性 其 中包 含
改 进 ，给他 们 更好 的乘机 体验 ，提高 其满 意度 ，客户 自然 会在 以后 的出行 时选择 本 公司 ，持 续给 公司 带来较 高 的利益 。 第３ 类 客 户和 第４ 类客 户 的平 均 折扣 率 （ Ｃ）较 高 、最近 乘 坐过 本 公 司 航班 （ Ｒ）少 、但 飞行 里 程 （ Ｍ ）较 短 或乘 坐 的次 数 （ Ｆ ） 少 。这 类客 户 需要航 空 公 司发掘 其潜 在价 值 ，提 高其 满意 度 ，使 得
，
少 。这 类 客户 要么 不选 择本 公 司 ，要 选 择 的话必 定会 给公 司 带来 较 大 的利 益 ，是 较为 理想 的消 费群 体 ， 因此 航 空公 司要 考虑 将精 力 放 在 他们 身 上 ，一对 一联 系此 类客 户 ， 了解 他们 不 满意 的地 方 ，及 时
梆 惭
而 法 的
掘在 挖 原比 ， 算 群
的有 中 算 征 明 法 ；
山东科技 大学 王 子墨
聚 法 新 模 类 的 算 拟 算基法 退
法 础 的 火
，
上高 法 聚类 分 析 近 些 年 来被 广 泛 运 用 户 划 分 领 域 ，对 客 户 群 体 利到 进客 效 ； 的划分 ，从 客户 的购 买行为 、浏 览记 录 等属 性划 分为 不 同 的客户 群 密 用行 改性 ， 据 数 体 。本 文 以数 据抽 样 为 核 心 ，比 较分 析 了现 存 抽 样 算 法性 能 的优 劣 ， 同时研 究抽 样 技术 在海 量数 据 聚类 分析 中 的应用 ，结合 密度 以 度 以 进进 也 挖 掘 及 均匀 抽样 方法 来 缩减 数据 量 为 了减少Ｋ— ｍ ｅ ａ ｎ ｓ 算法 对初 始 聚类 中
【 与 正 【
摘 及 确 关 要 模 性 键 拟 和 词 本 退 有
Ｅ Ｌ Ｅ Ｃ Ｔ Ｒ ＯＮＩ Ｃ Ｓ Ｗ ＯＲ Ｌ Ｄ・ 技 术 交 流
数据挖掘 中的聚类算法的研 究
据 了 究 研相 合 结 ， 对 粒 行 进 并 子 法 ；
文 火 效 聚 要算 主 法性 ， 算 类
的 实 正 了如卡 号 、入会时 间、性别 、年龄 、会 员卡级别 、工作地城 市、工作 行 运数 据 确 的 地所 在省份 、工作地 所在 国家 、观 测窗 口结束时 间、观测 窗 口乘积积 分 、飞行公 里数 、飞行次数 、飞行 时间 、乘机 率集 效 ， 引 时 间间隔、平 均折扣 率 指 等 。对数据 预处理 的过程主 要包括数 据清洗 、数据选 择 以及 数据转换
§ ３
心的 依赖 性和 敏 感 性 ，对Ｋ． ｍ ｅ ａ ｎ ｓ 算获 法 初始 均 步 聚 类 中心 的优 化 选择 进 匀 取 模拟 证 退火 的粒 子群 算 法来 选 行 理论 研 究 。提 出基于 自然 选择 和 基于 样 抽更 佳 明 了 取 更 佳 的初始 中心 。针 对Ｋ． ｍｅ ａ ｎ ｓ 算 法 在实 际应 用 中 算法 存 在 的不 足 ，结 合 三角 不等 式来 减 少迭 代次方 数的 ，提 高运算 效 率并 提 出改进 算 新 法 初 算 法 ，使 新 算法 具 有 更好 的全 局 收敛 ， 并将 其 应 用 到实 际 问题 中 ，从 来 始 法 而 证 明新算 法 的实用 性 。 缩 中 的 根 据 以上 主要 内容 ，拟 解 决 的 技 术 是 对 大 数 据抽 样 和 Ｋ ． 减 数关键 心 ；确 正
（ ５） Ｃ ＡＶＧ ＤＩ ＳＣＯＵＮＴ
客户 在观 测 时 间 内所乘 航班 的平 均舱 位 折扣 系数＝ 平 均折 扣率 待 分析 的客 户 数据 被整 理成 如表 所示 。这 样 每一 条客 户数 据 就 被 表示 成 由五个 特征 属性 组成 的 向量 根据 聚类结 果进 行分 析如 下 ，第 ｌ 类客户 入会 时 长 （ Ｌ）长 、平 均折扣率 （ Ｃ）较 高 但 是乘 坐 的次 数 （ Ｆ ）少 、飞 行 里程 （ Ｍ ）较 短 。这 类客 户 是否 在本 航 空公 司消 费 的不 确 定性 较大 ，可 能是 对 本 航 空 公司没 有较 为全 面 的认 知 ，无所 谓选 择哪 个航 空 公司 ，所 以维 持 与 此类 客户 的互动 尤 为重 要 ，航空 公 司需 要定 期 向此类 客户 普 及 本 公 司较 其他 公司 的优 势 ，针对 他们 不 定期 的推 出系 列优 惠 ，增 加 此 类客 户选 择本 公 司的次 数 。 第２ 类 客户 飞 行 里 程 （ Ｍ）长 、最 近 乘坐 过 本 公 司 航 班 （ Ｒ）
及而 一
ｍｅ ａ ｎ ｓ 算 法 进 行 理 论 研 究 ，通 过 对 国 内外 关 于 聚类 分 析 步 的总 结 。针 献 ，对 大 数据 抽 样 ＃ Ｉ ｌ Ｋ ． ｍｅ ａ ｎ ｓ 算 法据 的理 论成 对 大 多数 聚类 算 法在 面 对 海量 高维 数 据所 表 现 的不 足 以及 Ｋ — ｍｅ ａ ｎ ｓ 模 步 对 以 数据 量后 ，结合 粒子 群 算 法初 始 中心选 取 的 随机性 ，利 用抽 将 样 缩减 从 算 后 算法 ，提 出改进 算法 ，最后 对人 工数 据集 和 真实 数据 集进 行 挖掘 ，