【摘 要】
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对客户的交易数据进行聚类是客户行为分析的一个重要手段。针对客户交易数据维数高的特点，提出了基于EMD和K—means的顾客行为聚类算法。首先利用EMD和自底向上分段算法实现交
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,合肥工业大学计算机网络所
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对客户的交易数据进行聚类是客户行为分析的一个重要手段。针对客户交易数据维数高的特点，提出了基于EMD和K—means的顾客行为聚类算法。首先利用EMD和自底向上分段算法实现交易数据序列维度的约简，再利用K—means算法完成降维后序列的聚类，最后利用每个类别中购买率较高的商品作为该类的描述，为商家提供促销依据。该聚类算法一方面可以有效实现客户行为的聚类，另一方面，由于算法对交易数据序列进行了降维处理，节约了一定的存储空间。
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