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距离与分层聚类法-数据挖掘之客户分群实战
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内容由AI大模型生成,请仔细甄别内容
使用软件: 无
难度等级:初级练习
视频时长:18分45秒
1.客户分群背景介绍-数据挖掘之客户分群实战
2.距离与分层聚类法-数据挖掘之客户分群实战
3.k均值算法-数据挖掘之客户分群实战
4.聚类方法要点-数据挖掘之客户分群实战
5.保险客户分群案例-数据挖掘之客户分群实战
6.邮轮及制造商客户分群案例-数据挖掘之客户分群实战
1.客户分群通常采用【聚类分析】的方法,把样本分成各种类,分类依据是样本间的相似性,常见聚类分析方法【分层聚类】、【K-Means】。
2.【聚类】要让组间的距离尽量大,组内的距离尽量小,常用的距离定义方法:【欧氏距离】、【绝对值距离】、【明氏距离】。
3.群体距离定义:【最短距离】距离最近两点的距离、【最远距离】最长两点的距离、【重心法】以规则定义的两个点之间的距离、【类平均法】所有的距离加起来取平均值。
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