35、客户细分与网络信息定位的聚类及扰动算法研究

客户细分与网络信息定位的聚类及扰动算法研究

在当今的数据分析领域，客户细分和网络信息定位是两个重要的研究方向。客户细分有助于企业更好地了解客户需求，制定精准的营销策略；而网络信息定位则在社交网络分析等领域发挥着关键作用，有助于控制信息传播和谣言扩散。本文将介绍客户细分分析中使用的聚类算法，以及一种基于k - shell分解的网络信息定位扰动方法。

客户细分分析的聚类算法

在客户细分分析中，为了确定最佳的客户聚类数量，采用了三种主要方法：平均轮廓法、间隙统计法和肘部法则。

• 平均轮廓法
  1. 计算平均轮廓宽度 ：利用轮廓函数和k - 均值函数计算平均轮廓宽度。从k = 2到k = 10进行计算，记录每个k值对应的平均轮廓宽度。
  2. 绘制轮廓图 ：绘制不同聚类数量下的轮廓图，如k = 2和k = 10的平均轮廓图。
  3. 确定最佳聚类数 ：以聚类数量（k）为x轴，平均轮廓宽度为y轴绘制图形。从图中可以看出，k = 6时平均轮廓宽度最高，因此认为k = 6是最佳的聚类数量。
• 间隙统计法
  1. 生成试验数据集 ：使用蒙特卡罗模拟生成试验数据集。
  2. 计算间隙统计值 ：使用“clusgap”函数计算间隙统计值和标准误差。