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1.
针对客户行为的不确定性和模糊性,将模糊聚类集成技术应用于CRM中的客户细分研究,以提高客户聚类的精度.以模糊C均值(FCM)算法作为基本的聚类器,应用模糊t-范式对生成的多个聚类器进行集成,从而获得最终的客户聚类结果.最后,在1O个UCI数据集上进行聚类测试,结果表明,基于模糊t-范式的模糊聚类集成方法的聚类精度要高于常用的客户聚类FCM和K-means方法.在客户信用卡数据集Australian上的学习曲线还表明,聚类集成方法具有更稳定的聚类性能.  相似文献   
2.
腾格尔  贺昌政  蒋晓毅 《软科学》2012,26(2):122-126
首先剖析了隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的基本原理与结构,并对马尔科夫模型与HMM的结构和原理进行了比较,梳理了近年来HMM的理论研究进展,重点探讨了HMM在管理领域中一些实证研究成果及其应用特色。最后,对HMM今后进一步的研究方向进行展望。  相似文献   
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