原文:RFM模型的变形LRFMC模型与K-means算法的有机结合

应用场景:可以应用在不同行业的客户分类管理上,比如航空公司,传统的RFM模型不再适用,通过RFM模型的变形LRFMC模型实现客户价值分析 基于消费者数据的精细化营销 应用价值:LRFMC模型构建之后使用了经典的聚类算法 K Means算法来对客户进行细分,而不是传统的来与参考值对比进行手工分类,使得准确率和效率得到了大大提升,从而实现客户价值分析,进行精准的价格和服务设置 经常买机票的朋友不知道有 ...

2019-10-05 19:00 0 977 推荐指数:

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EM算法及其应用: K-means 与 高斯混合模型

EM算法及其应用(一) EM算法及其应用(二): K-means 与 高斯混合模型 上一篇阐述了EM算法的主要原理,这一篇来看其两大应用 —— K-means 与 高斯混合模型,主要由EM算法的观点出发。 K-means K-means的目标是将样本集划分为K ...

Tue Aug 07 01:53:00 CST 2018 0 4414
K-Means ++ 算法

K-Means ++ 算法 k-means++算法选择初始seeds的基本思想就是:初始的聚类中 ...

Sun Jun 26 02:04:00 CST 2016 0 4297
K-means 算法

本学习笔记参考自吴恩达老师机器学习公开课 聚类算法是一种无监督学习算法k均值算法是其中应用最为广泛的一种,算法接受一个未标记的数据集,然后将数据聚类成不同的组。K均值是一个迭代算法,假设我们想要将数据聚类成K个组,其方法为: 随机选择K个随机的点(称为聚类中心 ...

Wed Dec 06 02:48:00 CST 2017 1 10820
K-Means算法

聚类与分类的区别 分类 类别是已知的,通过对已知分类的数据进行训练和学习,找到这些不同类的特征,再对未分类的数据进行分类。属于监督学习。 聚类 事先不知道数据会分为几类,通过聚类分析将数据聚合 ...

Wed Oct 10 00:09:00 CST 2018 0 4554
视觉SLAM之词袋(bag of words) 模型K-means聚类算法浅析(2)

聚类概念: 聚类:简单地说就是把相似的东西分到一组。同 Classification (分类)不同,分类应属于监督学习。而在聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起,因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了。聚类不需要使用训练数据 ...

Wed Jun 01 10:10:00 CST 2016 1 1788
视觉SLAM之词袋(bag of words) 模型K-means聚类算法浅析(1)

在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环 ...

Wed Jun 01 09:46:00 CST 2016 0 7631
 
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