随着航空业的快速发展，航空公司积累了海量的客户数据。

如何有效地挖掘和利用这些数据，提升客户服务水平和企业竞争力，成为航空公司亟待解决的问题。

基于聚类算法的航空客户平台，能够对海量客户数据进行深度分析，实现客户精准画像、个性化服务推荐等功能，为航空公司提供数据驱动的决策支持。

本文首先介绍了聚类算法和航空客户平台的相关概念，然后回顾了国内外航空客户关系管理、客户价值分析和聚类算法应用等方面的研究现状，并对现有研究方法进行了比较分析。

接着，本文重点阐述了基于聚类算法的航空客户平台的主要研究方法，包括数据预处理、聚类算法选择、模型训练与评估等。

最后，本文总结了已有研究成果，并展望了未来研究方向。

关键词：航空客户平台；聚类算法；客户关系管理；客户细分；个性化服务

#1.1聚类算法聚类算法是一种无监督机器学习方法，旨在将数据集中的对象根据其相似性划分到不同的组（簇）中，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的对象相似度低。

常用的聚类算法包括：基于划分的聚类算法:例如K-means算法、K-medoids算法等，这类算法需要预先确定聚类簇数，然后迭代地将对象分配到不同的簇中，直到满足停止条件。

基于层次的聚类算法:例如AGNES算法、DIANA算法等，这类算法构建一个层次化的树状结构来表示数据的聚类关系，可以根据需要选择不同的层次来获得不同的聚类结果。