王 悦，曾小舟，傅 骏

(南京航空航天大学 民航学院，江苏 南京 210016)



基于层次聚类FCM算法的航空客运市场细分

王 悦，曾小舟，傅 骏

(南京航空航天大学 民航学院，江苏 南京 210016)

运用层次聚类法和FCM算法，从Kotler四维顾客价值角度构建航空客运市场细分量表，形成施测问卷，获取样本数据。将因子分析与基于层次聚类的FCM算法相结合，获得4类差距明显的子市场，并验证了市场细分的有效性。研究结果表明，基于层次聚类的FCM算法细分航空客运市场能够获得较为满意的结果，也验证了该混合算法的合理性、有效性和可操作性，其中细分量表与基于层次聚类的FCM算法可作为航空客运主体细分市场的依据和方法。

航空客运；层次聚类法；FCM算法；市场细分；顾客价值

1 市场细分方法

就本质而言，所有市场细分方法均可归结为两类，即事前细分和因果细分。事前细分指在细分前已选定细分标准与方法，根据已确定的依据或标准对顾客进行分群；因果细分，也称事后细分，即在市场细分前，细分标准和最终细分类目均未知，通过相应的统计技术对顾客调研结果进行分析，从而得出细分结果[1]。目前，常用的市场细分方法主要有多维尺度分析法[2]、联合分析法[3]，以及聚类分析法。其中，聚类分析方法是进行市场细分最常用的方法之一。传统的聚类分析是一种硬划分，如典型且应用广泛的层次聚类、K-Means聚类，以及C-均值算法。而现实中，待处理样本或对象往往显示出多个类别特征。……