基于遗传算法的FCM聚类在银行客户细分中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·模糊C-均值聚类算法国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·聚类算法在客户细分中的应用综述 | 第12页 |
| ·论文的主要研究内容及切入点 | 第12-14页 |
| 2 聚类分析方法研究 | 第14-23页 |
| ·传统聚类分析方法 | 第14-16页 |
| ·模糊C-均值聚类算法 | 第16-23页 |
| ·FCM 算法的目标函数 | 第17-19页 |
| ·模糊C-均值聚类的步骤 | 第19-21页 |
| ·模糊C-均值聚类算法存在的问题 | 第21-23页 |
| 3 基于遗传算法的 FCM 算法 | 第23-31页 |
| ·遗传算法简介 | 第23-27页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第23-24页 |
| ·遗传算法中的基本操作 | 第24-26页 |
| ·遗传算法运算流程 | 第26页 |
| ·遗传算法的特点 | 第26-27页 |
| ·基于遗传算法的FCM 算法 | 第27-29页 |
| ·基于实数编码的遗传算法的FCM 算法 | 第29-31页 |
| 4 FCM 算法在银行客户细分中应用研究 | 第31-45页 |
| ·客户细分 | 第31-33页 |
| ·客户细分理论的产生 | 第31页 |
| ·客户细分的概念 | 第31-32页 |
| ·客户细分方法 | 第32-33页 |
| ·FCM 算法在银行客户细分中的应用 | 第33-38页 |
| ·FCM 算法的聚类有效性指标函数 | 第34页 |
| ·基于MATLAB 的FCM 算法的实现 | 第34-35页 |
| ·FCM 算法输出结果分析 | 第35-38页 |
| ·基于遗传算法的 FCM 聚类对客户进行细分 | 第38-41页 |
| ·算法的MATLAB 实现 | 第38-39页 |
| ·算法输出结果分析 | 第39-41页 |
| ·两种算法的比较分析 | 第41-45页 |
| ·基于算法性能稳定性的比较 | 第42-43页 |
| ·基于聚类有效性指标的比较 | 第43页 |
| ·基于算法运行时间的比较 | 第43-45页 |
| 5 总结 | 第45-47页 |
| ·本文总结 | 第45页 |
| ·本文的不足与展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 附录1 | 第51-56页 |
| 附录2 | 第56-63页 |
| 研究成果列表 | 第63-64页 |
| 后记 | 第64页 |
