【技术实现步骤摘要】
本公开涉及云计算，尤其涉及一种云产品客户画像分类方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着云计算市场的快速发展，不同类型的云产品在不同行业和场景中得到了广泛应用。对于云计算厂商而言，不同行业、规模的企业的上云需求更是千差万别。因此，高效精准的客户画像分类有利于云计算厂商明确客户特点和需求，从而针对性地提供定制化解决方案，进而提升客户满意度和品牌竞争力。例如近年来，客户画像分类建模在银行业、保险业、互联网和医疗服务等众多领域已经得到广泛应用。
2、相关技术中，通常采用简单的统计分析或者规则匹配进行客户画像分类，但是这样无法应对大数据时代复杂多变的分析需求，限制了客户画像的深度和广度，另外，部分均值算法需人为设定初始聚类数并随机选取初始聚类中心，易使算法陷入局部最优。因此，如何实现云产品客户群体精准分类是当前亟需解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种云产品客户画像分类方法，实现云产品客户群体精准分类。
<...【技术保护点】
1.一种云产品客户画像分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设Canopy算法对所述客户样本集进行预聚类，得到多个客户样本子集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述权值积为所述样本密度、所述簇内样本平均距离的倒数以及所述簇间距离的乘积。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取客户样本集，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于主成分分析法对所述预处理后的客户特...
【技术特征摘要】
1.一种云产品客户画像分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设canopy算法对所述客户样本集进行预聚类，得到多个客户样本子集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述权值积为所述样本密度、所述簇内样本平均距离的倒数以及所述簇间距离的乘积。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取客户样本集，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于主成分分析法对所述预处理后的客户特征数...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘静，
申请(专利权)人：中电云计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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