一种减小客户流失风险的大数据聚类算法

摘要

本发明涉及减小客户流失风险的大数据聚类算法，所述方法包括以下步骤：(1)使用公理模糊集理论来选择相关的属性，用其隶属函数和逻辑运算来表达模糊概念；(2)根据计算的隶属度，自动确定减法聚类算法的邻域半径和权重系数；(3)利用减法聚类算法通过选择和更新山峰函数来计算聚类数量和质心。将减法聚类算法和公理模糊集集成为语义驱动的减法聚类方法；(4)使用K‑means算法来计算由语义驱动的减法聚类方法获得的聚类质心的聚类。基于减法聚类算法和公理模糊集的语义驱动的减法聚类方法(SDSCM)，提高了减法聚类算法和K‑means的聚类精度，通过使用这种新算法降低了使用公理模糊集(AFS)进行运营管理的不精确的风险。