《表3 课堂双向细目表:基于模糊综合评价的商场会员分类研究》
为了确定K均值聚类的最佳聚类数K,首先计算分类数与平均轮廓值的关系,如图1所示。平均轮廓值越大,表明聚类具有越好的效果。由图1可知,当类别数为2时平均轮廓值最大,但分类数为2时,太笼统,效果不好。当类别数为6时,平均轮廓值较大,因此最佳聚类数可取6。使用SPSS21.0软件,选取6个初始聚类中心,得到最终聚类中心(标准化后的聚类中心,见表2)。根据最终的聚类中心,可将会员分成6类会员群,见表3。由表3可知,会员群1的会员数最多,最近一次消费时间间隔较长,总购买数量、总消费金额、单笔最高消费金额、平均消费金额较少,会员关系长度最短。其余会员群的详细特征也可类似得出。虽然利用K均值聚类得到了聚类结果,但聚类效果如何,需进一步检验。
图表编号 | XD00189012100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.09.20 |
作者 | 丁学利、孙娓娓 |
绘制单位 | 阜阳职业技术学院基础教学部、阜阳师范学院数学与统计学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |