基于粗糙集的客户市场细分算法

作者：鄂旭; 高学东; 焦吉成; 张骏

来源：清华大学学报(自然科学版), 2006, S1: 1064-1068.

DOI：10.16511/j.cnki.qhdxxb.2006.s1.028

• 粗糙集
• 扫描向量
• 属性约简
• 离散化 rough set
• scan vector
• attributes reduction
• discretization

针对客户市场细分问题进行了研究。依据粗糙集理论,以信息表中条件属性与决策属性的一致性原理为基础,以超立方体、扫描向量为数据计算对象,进行数据离散化和连续型属性约简,实现了数据预处理;在此基础上,以集合差异度指标为约束条件,运用集合特征向量加法法则最终实现客户市场细分。在实验中,连续属性离散化和冗余属性约简有效地减少了计算数据,便于客户市场细分的实现,提高了客户市场细分的效果。研究结果表明该客户市场细分算法是有效可行的。

• 单位
  辽宁工业大学; 北京科技大学