摘要
本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种基于大数据的消费习惯分类方法及系统。方法包括:将获取到的每个用户的包含多个维度的消费习惯数据点作为一个簇;利用数据分布建模获取各簇的分布;利用层次聚类算法获取用于反映用户消费习惯的分类结果,以实现基于大数据的消费习惯的分类,在层次聚类算法的迭代过程中,包括:将簇间W距离最小的簇合并,构建在约束条件下合并后的簇的质量向量的最小化自变量函数,确定合并后的簇的优化分布,确定簇内同质性指标,确定是否进行下一轮迭代。本发明通过以W距离衡量簇间差异,构建质量向量最小化函数,以更新合并后簇的优化分布,结合双阈值迭代分类,精准反映群体消费习惯特征。