针对数据密集的物流企业客户细分问题,提出了一种基于稀疏模糊聚类的物流客户细分方法。在数据预处理阶段,结合物流客户价值特点对传统RFM模型进行改进,构建了物流客户价值指标体系,提高了物流聚类细分数据集合的准确度和全面性。在聚类细分阶段,引入稀疏聚类方法改进FCM算法进行特征选择并提高聚类方法性能,最终得到物流客户细分结果。实例测试及与其他算法比较表明,该方法有更好的细分效果和稳健性,可以有效识别出不同价值的物流客户群体,为企业决策分析提供依据。
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