摘 要：常旅客价值分析与分类是铁路运输部门客户关系管理中的重要内容，其有助于掌握旅客信息特点，满足旅客的多方面需求，提供差异化服务。根据改进的 RFM 价值模型计算常旅客的价值，采用 K 均值聚类对旅客进行分类，通过常旅客价值达到降维的目的，并设计了一种算法以实现自动确定聚类数目以及选取初始聚类中心，从而能够高效快速地进行客户分类。通过问卷调查收集福厦高速铁路的常旅客数据进行实证分析，结果表明算法自动选取的聚类数目是合理的，初始聚类中心可以提高聚类效率和准确性。最后根据分类结果，有针对性地提出相应的服务提升建议和优化策略，可为铁路部门在运营服务方面提供参考。
