标题：基于双向聚类的客户细分方法研究
作者：冀传玉 何利力
作者单位：浙江理工大学信息学院，浙江 杭州 310018
关键字：客户细分，双向聚类，FP-tree
摘要：提出了一种新的客户细分方法。首先，使用卡方统计分析选择属性集并用K-means算法量化每个属性的值。然后，采用基于密度的DBSCAN算法将客户分成三类。最后，使用基于FP-tree的双向聚类算法对三类客户进行聚类获得更详细的信息。以某公司的销售数据集作为实验对象，实验结果表明，双向聚类算法可以更准确、更细致地细分客户。与基于Apriori的双向聚类算法相比，基于FP-tree的双向聚类算法的在大数据集上的效率更高。