जीन आधारित घनत्व पीक संभाव्य फजी c-मीन एल्गोरिदम क्लस्टर विश्लेषण के लिए - ग्राहक विभाजन पर एक केस अध्ययन

किसी व्यवसाय के लिए लक्षित उपभोक्ताओं को ढूंढना उसकी बाजार विभाजन दृष्टिकोण पर भारी निर्भर करता है। उपभोक्ता विभाजन के लिए क्लस्टरिंग विश्लेषण लागू करना सबसे सामान्य तरीकों में से एक है। हालाँकि, अधिकांश क्लस्टरिंग एल्गोरिदम आसानी से स्थानीय इष्टतम समाधान में गिर सकते हैं। इसके अलावा, शोर और आउटलेयर को संभालना और इष्टतम पैरामीटर निर्धारित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। प्रारंभिक क्लस्टर केंद्र भी क्लस्टरिंग परिणाम को प्रभावित कर सकते हैं। इसलिए, यह अध्ययन एक क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का प्रस्ताव करता है जो पहले घनत्व पीक क्लस्टरिंग का उपयोग करके प्रारंभिक क्लस्टर केंद्र प्राप्त करता है। फिर, प्रस्तावित विधि संभाव्य फजी c-मीन (PFCM) एल्गोरिदम के साथ जीन एल्गोरिदम (GA) को एकीकृत करती है, जहाँ GA का प्रयोग क्लस्टर केंद्रों और PFCM एल्गोरिदम के पैरामीटर को अनुकूलित करने के लिए किया जाता है ताकि उपरोक्त समस्याओं को हल किया जा सके। ग्यारह बेंचमार्क डेटासेट का उपयोग करते हुए, गणनात्मक परिणाम प्रदर्शित करते हैं कि प्रस्तावित एल्गोरिदम सटीकता, समायोजित रैंड संकेत (ARI), और सामान्यीकृत आपसी जानकारी (NMI) के संदर्भ में पिछले क्लस्टरिंग एल्गोरिदम की तुलना में बेहतर और अधिक मजबूत परिणाम प्रदान कर सकता है। इसके अतिरिक्त, प्रस्तावित एल्गोरिदम एक खुदरा कंपनी के ग्राहकों को विभाजित करने के लिए भी उपयोग किया गया है जिसमें हाल की, आवृत्ति, और मौद्रिक (RFM) चर शामिल हैं। ग्राहक विभाजन के लिए क्लस्टरिंग परिणाम भी बहुत आशाजनक है।