基于K-means算法的跨国零售商客户细分研究

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摘 要：随着经济全球化及大数据技术的蓬勃发展，跨国零售商之间的竞争日益激烈，根据客户特征进行客户细分，协助客户进行个性化的服务体验，有利于跨国零售商实现精准营销和高效的客户关系管理。为了提高客户细分的精度，本文提出一种基于RFM模型的K-means聚类算法，使用簇内误方差（SSE）和轮廓系数（Silhouette Coefficient）计算聚类个数，优化K值选取。（剩余5769字）

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