《表1 最终的聚类结果（标准化后）》

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《基于大数据的航空公司客户价值的分析与研究》

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数据预处理后，根据本次数据挖掘的需求，采用K-means聚类算法对客户进行分群，群的数量可结合实际需求自行设定。K-means聚类算法是典型的基于距离的非层次聚类算法，在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K（本次将K设置为3），采用距离作为相似度的评价指标，认为两个对象的距离越近，其相似度就越大，将其划分在同一个类别中。为了得到更好的聚类结果，将聚类过程迭代次数设置为500。如表1所示。