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聚類算法通常按照中心點或者分層的方式對輸入數(shù)據(jù)進行歸并,所以聚類算法試圖找到數(shù)據(jù)的內(nèi)在結構,以便按照最大的共同點將數(shù)據(jù)進行歸類。
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RFM模型是Recency Frequency Monetary三個首字母的縮寫,根據(jù)最近一次消費,消費頻率,消費金額研究客戶特征,并對客戶進行等級劃分。
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SVM算法通過搜索最大邊緣超平面來實現(xiàn)分類,并期望具有較大邊緣的超平面對測試集或未知分類的數(shù)據(jù)集比具有較小邊緣的超平面更準確。
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