技術(shù)特征：

1.一種基于聚類算法的境外旅客購(gòu)物行為分析方法，其特征在于，該分析方法步驟如下：

步驟1)從購(gòu)物分析的源數(shù)據(jù)對(duì)象中抽取一個(gè)隨機(jī)樣本S；

步驟2)將樣本S分割為一組劃分；

步驟3)對(duì)劃分局部的聚類；

步驟4)用相應(yīng)的簇標(biāo)簽標(biāo)記數(shù)據(jù)；

步驟5)通過(guò)隨機(jī)取樣提出孤立點(diǎn)，如果一個(gè)簇增長(zhǎng)得太慢，就去掉該族，重新進(jìn)入步驟3)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聚類算法的境外旅客購(gòu)物行為分析方法，其特征在于，所述的步驟1)中抽取待聚類數(shù)據(jù)N個(gè)模式樣本，每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象有7個(gè)屬性，則數(shù)據(jù)對(duì)象定義為S＝{S_i|S_i＝(s_i1，s_i2，…,s_i7),i＝1,2,…,N}。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聚類算法的境外旅客購(gòu)物行為分析方法，其特征在于，所述的購(gòu)物分析包括性別分析、年齡分析、地域分析、商品類別分析、購(gòu)買頻次分析。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聚類算法的境外旅客購(gòu)物行為分析方法，其特征在于，所述的步驟2)中樣本S分割為p個(gè)分區(qū)，每個(gè)分區(qū)大小n/p；每個(gè)分區(qū)內(nèi)作聚類，直到分區(qū)內(nèi)的簇的個(gè)數(shù)為n/pq,q>1；或者指定一個(gè)距離閾值，當(dāng)最近簇距離大于閾值，則停止。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聚類算法的境外旅客購(gòu)物行為分析方法，其特征在于，所述的步驟3)中每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象分別設(shè)置一個(gè)螞蟻，i分配給第j個(gè)聚類中心C_j(j＝1,2，…,K)，螞蟻就在模式樣本i到聚類中心C_j的路徑(i，j)上留下信息素τ_ij(t)；計(jì)算任意兩個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)p和q之間的距離，即d(p，q)；不同對(duì)象之間的距離可以用歐幾里得距離來(lái)度量；

${\mathrm{\τ}}_{ij}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{cc}1& d_{ij}\≤r\\ 0& d_{ij}\>r\end{array}\right.$

數(shù)據(jù)對(duì)象S_i合并到S_j的概率為：

$P_{ij}\left(t\right)=\frac{{\mathrm{\τ}}_{ij}^{\mathrm{\α}}\left(t\right){\mathrm{\η}}_{ij}^{\mathrm{\β}}\left(t\right)}{{\mathrm{\Σ}}_{s\∈S}{\mathrm{\τ}}_{ij}^{\mathrm{\α}}\left(t\right){\mathrm{\η}}_{ij}^{\mathrm{\β}}\left(t\right)}$

如果P_ij(t)大于閾值P₀，就將X_i合并到X_j的領(lǐng)域內(nèi)；這里η_ij是d_ij的倒數(shù)，稱為能見度；α和β是調(diào)節(jié)因子，起到防止所有螞蟻均沿相同路徑得到相同結(jié)果所產(chǎn)生的停止搜索；檢驗(yàn)是否聚類最優(yōu)，如果是最優(yōu)則結(jié)束算法；若不是最優(yōu)，則進(jìn)入步驟4)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聚類算法的境外旅客購(gòu)物行為分析方法，其特征在于，所述的步驟4)中對(duì)未參加聚類的數(shù)據(jù)或新增的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注從而計(jì)算聚類的可信度，其可以準(zhǔn)確的識(shí)別非球狀數(shù)據(jù)集。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于聚類算法的境外旅客購(gòu)物行為分析方法，其特征在于，所述的步驟5)中隨機(jī)取樣過(guò)濾了大多數(shù)的異常點(diǎn)；異常點(diǎn)所在的簇的點(diǎn)個(gè)數(shù)少于正常簇的點(diǎn)的個(gè)數(shù)，此時(shí)分兩個(gè)階段消除異常點(diǎn)：第一階段：增長(zhǎng)速度慢的簇作為異常，以點(diǎn)的個(gè)數(shù)作為閾值；第二階段：在第一階段中，有些相近的異常點(diǎn)已經(jīng)組合，所以進(jìn)行第二階段中異常點(diǎn)形成的簇非常小，很容易鑒別。