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中文摘要: 本文提出了基于信息熵和K均值算法混合迭代模糊聚类的客户细分模型，解决了模糊聚类的原型初始化参数问题。将信息熵和K均值算法引入模糊聚类中进行分析，并结合联通客户的大样本数据进行实际分析，与传统方法相比，取得了较好的效果。
中文关键词: 客户细分 模糊聚类 信息熵 K均值算法 FMC
Abstract:
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文章编号： 中图分类号： 文献标志码：
基金项目:
| Author Name | Affiliation |
| 吴春旭 | 中国科学技术大学管理学院 安徽合肥 230052 |
| 吴镝 | 中国科学技术大学管理学院 安徽合肥 230052 |
| 蒋宁 | 中国科学技术大学管理学院 安徽合肥 230052 |
| Author Name | Affiliation |
| 吴春旭 | 中国科学技术大学管理学院 安徽合肥 230052 |
| 吴镝 | 中国科学技术大学管理学院 安徽合肥 230052 |
| 蒋宁 | 中国科学技术大学管理学院 安徽合肥 230052 |
引用文本：
吴春旭,吴镝,蒋宁.一种基于动态模糊聚类算法的客户细分方法.计算机系统应用,2008,17(2):21-24
.A Kind of Client Market Segmentation Based on the Dynamic Clustering Algorithm.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2008,17(2):21-24
吴春旭,吴镝,蒋宁.一种基于动态模糊聚类算法的客户细分方法.计算机系统应用,2008,17(2):21-24
.A Kind of Client Market Segmentation Based on the Dynamic Clustering Algorithm.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2008,17(2):21-24
