聚類投訴

㈠ 已求得fcm聚類中心，可以利用聚類中心直接對新數據進行分類嗎

不可以，計算得到的聚類中心可以作為新數據聚類的初始聚類中心，初始聚類中心的位置影響最終聚類的性能。聚類是通過迭代不停地更新中心位置的

㈡ 聚類市場「商務領航」通信版/信息版融合套餐優惠什麼時候生效

套餐的登記、變更及取消均為下月生效。由於套餐客戶因為辦理本套餐而新增的來顯、彩鈴等新功能是當月立即生效的，為避免投訴，應免收客戶當月新增的來顯、彩鈴等月租費（如客戶原已開通了來顯、彩鈴等，則不需免收當月新功能月租）。謝謝您對電信產品的關注，祝您生活愉快。 如果以上信息沒有解決您的問題，也可登錄廣東電信手機商城（http://m.gd.189.cn），向在線客服求助，7X24小時在線喔！

㈢ 我正在用SPSS18.0 現在想驗證顧客滿意對客戶忠誠度呈正向的顯著影響要 要用什麼分析，怎麼分析

顧客滿意度反映的是顧客的一種心理狀態，它來源於顧客對企業的某種產品服務消費所產生的感受與自己的期望所進行的對比。也就是說「滿意」並不是一個絕對概念，而是一個相對概念。企業不能閉門造車，留戀於自己對服務、服務態度、產品質量、價格等指標是否優化的主觀判斷上，而應考察所提供的產品服務與顧客期望、要求等吻合的程度如何。

顧客滿意是指顧客對其明示的、通常隱含的或必須履行的需求或期望已被滿足的程度的感受。滿意度是顧客滿足情況的反饋，它是對產品或者服務性能，以及產品或者服務本身的評價；給出了（或者正在給出）一個與消費的滿足感有關的快樂水平，包括低於或者超過滿足感的水平，是一種心理體驗。

顧客滿意度是一個變動的目標，能夠使一個顧客滿意的東西，未必會使另外一個顧客滿意，能使得顧客在一種情況下滿意的東西，在另一種情況下未必能使其滿意。只有對不同的顧客群體的滿意度因素非常了解，才有可能實現100%的顧客滿意。

如何提高顧客的滿意度，如何將顧客的投訴轉換成顧客的滿意度？

詳細的可以參考：中國投訴處理協會

㈣ 聚類演算法有哪些

聚類方法分為以下幾類：
分割方法：K-means
分層次方法：ROCK 、 Chemeleon
基於密度的方法：DBSCAN
基於網格的方法：STING 、 WaveCluster
等等

㈤ 什麼是輿情系統

輿情系統現在市面上有很多，專門用來監測社會等負面信息的系統；現在輿情監測系統排名比較靠前比較好的是無節輿情，輿情信息就是社會上及公眾輿論等公開討論的信息，就是輿情信息，輿情系統就是監這些信息的系統，叫做輿情系統。

㈥ 邁克·林奇的演算法之爭

業內人士認為，包括Google、MSN、網路在內的基於關鍵詞搜索的廠商之所以遲遲難以在企業搜索市場打開局面，取得較大的市場份額，與關鍵詞搜索引擎技術本身的演算法局限性有關。
以pagerank為代表的超鏈分析技術，大多基於如下假設：某個網頁被鏈接得越多，則其重要性就越大。由於只是根據網頁之間的超鏈關系來決定網頁內容的重要程度，又只限於提取關鍵詞而不是提取基於內容識別的概念，該演算法一當面臨企業級的精準搜索要求時，就顯得捉襟見肘。雖然Google已試圖引進其他演算法來克服這一局限性，但迄今收效甚微。
在看到pagerank的局限性以後，一些新興的搜索公司已開始嘗試更新的演算法。例如Clusty，該公司通過借鑒Autonomy的模式識別技術以及自動分類等功能，可基於對概念的理解提供搜索結果的自動分類等功能。
Autonomy的模式識別技術的理論支撐點是貝葉斯概率論和申農資訊理論，其核心是一個名為智能信息操作層（IDOL）的底層技術。因為不依賴於語言分析，而只是把語言當成一種符號，根據關鍵詞的出現頻率來識別不同文本在上下文環境中的模式，以此來抽取文檔中的文本要素進行概念識別，因此，相比於pagerank演算法，IDOL可以提供更精確的文本上下文分析和概念抽取，進而對信息進行超鏈接、自動聚類、自動分類、主動匹配、信息地圖等自動化操作。

㈦ GN聚類演算法

按照你所說的要求，

㈧ Spss 怎麼把聚類結果整理成統計表格

在spss做聚類分析，前提是先錄入數據

㈨ K均值聚類中如何將用高斯分布的數據輸入改為手動輸入

有另一個可以運行的程序，它是手動輸入的，但是我覺得不太好用，希望用上一個，他的K均值和上文的不一樣，源代碼如下k=4;x
=
;[n,d]
=
size(x);bn=round(n/k*rand);%第一個隨機數在前1/K的范圍內nc=[x(bn,;x(2*bn,;x(3*bn,;x(4*bn,];%初始聚類中心[cid,nr,centers]
=
kmeans(x,k,nc)%調用kmeans函數

㈩ 數據挖掘中 聚類演算法 數據集在什麼地方獲取的

可以使用UCI上的標准數據集 http://archive.ics.uci.e/ml/ ，kdd上的也行
其次是你看文顯時文中提到的可以獲得的數據及集