《表2 k-means分类结果》

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《基于客户价值的卷烟零售客户分类研究与应用》

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（1） 数据预处理与清洗。客户订货数据中有订货金额和订货量均为0、一二类卷烟和单箱价格为空的数据，需先进行无效数据的剔除。（2）将文本数据进行量化并进行数据融合，并将数据按照式（1）进行归一化处理。（3）按照式（2）计算每个客户的贡献度、影响度、支持度、成正度和规范度。（4）采用k-means聚类处理数据实现客户细分。数据归一化后的数据有2303条有效样本，我们随机选取5个中心位置，计算误差平方和，经过25次迭代，得到最优解，SSE=29.513705745024062 (SSE越小分类结果越好），分类后结果如表2所示。