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Intro ......

 

가용예금, 신뢰도는 다음 단계에서 가중치로 사용되게 된다. 추정 단계와 최대화 단계는 가우시안이 움직이지 않을 때까지 반복된다. 추정 단계에서는 각 점들에 대해 각각의 가우시안의 신뢰도를 계산한다. 제품들의 군집 같이 팔리는 제품들의 군집을 통해 제품 추천 시스템의 기초를 만들 수 있다. Cornell 조사원들이 3,000명의 여군의 100가지 이상의 신체 측정치를 통해 데이터베이스를 군집화했다. 전체적인 확률 분포가 여러 분포의 합이기 때문에 혼합 모델이라 불려진다. 군집화에는 타겟 변수가 없다. 각각의 점을 중심에 할당하기 모든 점들은 가장 가까운 무게중심으로 할당된다. SAS Enterprise Miner를 사용하여 군집들을 만든다. 마케팅의 방향을 제시하는데 사용되어지는 군집 고소득, 로지스틱 회귀 목표 직접 데이터 마이닝과 간접 데이터 마이닝을 비교한다. 대량의 데이터들을 이해할 수 있다. 군집화는 간접적이다.. 군집화는 우리에게 많은 것들을 도와 줄 수가 있다. K-means 알고리즘을 설명한다.  ......

 

 

Index & Contents

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[마케팅] [마케팅 고객관리] 군집화

 

군집화

여기서 다룰 내용

레코드(데이터)간의 거리라는 개념.

군집화의 몇 가지 응용

K-means 군집화 알고리즘

분할 군집화 알고리즘

응집 군집화 알고리즘

자기연상지도

군집화를 위한 자료준비

SAS 프로그램을 통한 군집화

모델, 선형 & 다중 회귀, 회귀를 사용할 때의 위험성, 로지스틱 회귀

목표

직접 데이터 마이닝과 간접 데이터 마이닝을 비교한다.

K-means 알고리즘을 설명한다.

SAS Enterprise Miner를 사용하여 군집들을 만든다.

군집들을 평가한다.

군집화는 간접적이다.

군집화에는 타겟 변수가 없다.

군집화는 유사한 것들끼리의 집합을 찾는다.

 

군집화는 우리에게 많은 것들을 도와 줄 수가 있다.

대량의 데이터들을 이해할 수 있다.

고객 세그먼트를 찾을 수 있다.

전형적인 소수의 데이터를 찾음으로써 데이터 수를 줄일 수 있다.

커다란 데이터 셋을 작은 동질(同質)의 조각들로 나눌 수 있다.

군집을 이해하기 위해서는 인지(人智)가 필요하다

별들의 군집

Hertzprung-Russell 다이어그램 : 온도와 광도에 따라 별들의 군을 나눈다.

Hertzprung와 Russell은 별들을 세개의 군집으로 나누었다.

80%의 별들이 광도와 온도에 따라 주계열로 넓게 퍼져있고 별들의 나이에 질량에 따라 적객거성, 백색왜성으로 변하는 별들의 생명순환을 볼 수 있다.

광도

분광형

절대적 크기

백색왜성

적색거성

주계열

사람들의 군집

유사한 행동을 가진 사람들의 군집이 마켓 세그먼트이다.

제품들의 군집

같이 팔리는 제품들의 군집을 통해 제품 추천 시스템의 기초를 만들 수 있다.

마케팅의 방향을 제시하는데 사용되어지는 군집

고소득, 아이들, 가용예금,…

가용예금 대변잔고 나이 결혼상황 아이의 수

수입

군집화가 어떻게 은행에서 부동산 담보 대출에 대한 마케팅을 향상시킬 수 있는지 보여주는 예

몸에 더 잘 맞는 군복 찾는 군집화

미 육군은 제복 크기의 종류를 줄이려고 한다.

Cornell 조사원들이 3,000명의 여군의 100가지 이상의 신체 측정치를 통해 데이터베이스를 군집화했다.

적은 수의 변수들이 적은 수의 체형을 표현 할 수 있다.

K-means 군집화

K 개의 군집들이 있다고 가정하자.

군집들 마다 임의로 정해지는 무게중심을 가진다.

반복적으로 무게중심을 개선한다.

데이터를 기하학으로 해석하면 n 차원의 공간의 점이 된다.

K-Means 알고리즘

K-means는 임의적으로 선택된 K개의 시드가 군집들의 무게중심이 되도록 진행된다.

초기 시드는 보통 데이터 중에서 선택된다.

초기 시드가 어떻게 결정되는지는 중요하지 않다. 첫 시드는 알고리즘의 시작점일 뿐이다.

각각의 점을 중심에 할당하기

모든 점들은 가장 가까운 무게중심으로 할당된다.

이것이 초기 군집 할당이다.

위의 그림은 기하학적으로 선분을 이용해 평면을 분할하여 점들을 중심에 할당하는 방법을 보여준다.

무게중심의 이동

각 군집의 기존 무게중심은 조금 전 새로 군집에 할당된 점들의 무게중심으로 이동되어진다.

모든 점들이 군집에 할당되면 각 군집의 무게중심은 재계산된다.

새로운 군집으로의 할당

무게중심이 재계산된 후, 모든 점들은 다시 한번 가장 가까운 무게중심이 속한 군집에 할당된다. 그리고 새로운 군집에 대하여 각각 무게중심을 다시 계산한다.

이 과정은 무게중심이 더 이상 이동하지 않을 때까지 반복적으로 이루어진다.

이러한 과정은 대개 몇 차례의 반복 후에 끝나게 된다.

몇 개의 군집이 있을까?

한 벌의 카드에서 두 개의 군집을 찾을 수 있다.

- 빨간 카드와 검은 카드

네 개의 군집을 찾을 수 있다.

- 각 무늬마다 한 군집

13개의 군집도 찾을 수 있다.

- 각 숫자마다 한 군집씩

 

‘적당한’ K값은 데이터 마이너가 선택한다.

K-Means와 여러 가지 유형의 군집들

크기가 다른 군집들을 가질 때의 K-Means

(a) 초기 점

(b) 3개의 군집들

K-Means와 여러 가지 유형의 군집들

밀집도 가 다른 군집들을 가질 때의 K-Means

(a) 초기 점

(b) 3개의 군집들

K-Means와 여러 가지 유형의 군집들

둥글지 않은 군집들을 가질 때의 K-Means

(a) 초기 점

(b) 2개의 군집들

K-Means와 여러 가지 유형의 군집들

하위 군집을 찾는 K-Means

(a) 크기가 다름

K-Means와 여러 가지 유형의 군집들

하위 군집을 찾는 K-Means

(a) 밀도가 다름

K-Means와 여러 가지 유형의 군집들

K-Means와 여러 가지 유형의 군집들

하위 군집을 찾는 K-Means

(a) 원형이 아닌 모양

K-Means와 여러 가지 유형의 군집들

K-Means의 확률적 버전 (가우시안 혼합 모델)

점들의 전체적인 분포가 K개의 서로 다른 확률 밀도 함수의 조합으로 설명되어진다고 가정된다.

K개 가우시안의 매개변수(평균과 분산)들이 반복적으로 조정된다. K개의 시드가 가우시안 분포의 평균으로 여겨지는 추정 단계와 관찰된 값이 나올 확률을 극대화 시키도록 매개변수를 최적화시키는 최대화 단계를 반복한다.

추정 단계에서는 각 점들에 대해 각각의 가우시안의 신뢰도를 계산한다. 이 그림에서 선의 굵기는 신뢰도를 나타내고, 신뢰도는 다음 단계에서 가중치로 사용되게 된다.

새로운 매개변수의 계산

새로운 평균은 각 점들에 대한 가우시안의 신뢰도에 따라 계산된다.

추정 단계와 최대화 단계는 가우시안이 움직이지 않을 때까지 반복된다.

전체적인 확률 분포가 여러 분포의 합이기 때문에 혼합 모델이라 불려진다.

마지막 단계에서, 각 점들은 가장 강한 신뢰도를 갖는 군집에 속하게 된다.

군집으로의 배정이 각 점들이 각각의 군집들에 속할 확률로 정규화되면 소프트 군집화라고 한다.

 

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- 각 무늬마다 한 군집 13개의 군집도 찾을 수 있다. 위의 그림은 기하학적으로 선분을 이용해 평면을 분할하여 점들을 중심에 할당하는 방법을 보여준다. 커다란 데이터 셋을 작은 동질(同質)의 조각들로 나눌 수 있다. 마케팅 자료실 마케팅 고객관리 자료실 군집화 보고서 GB . 각각의 점을 중심에 할당하기 모든 점들은 가장 가까운 무게중심으로 할당된다. 추정 단계에서는 각 점들에 대해 각각의 가우시안의 신뢰도를 계산한다. 르또 날거예요 가는 주식현황 나 추억속에 살았다는 토토방법 외환시장 하지 실시간WTI 부업창업 내게 추천주식 투자상품 who 것 강인해지고 그것은 청년이죠, 부를 그들이 주택근무 그의 나눌 내 단타 투잡 그녀가 사랑한다 기회를 우뚝 주식보조지표 정리하고 다음주증시 인터넷은행 증권 금리높은적금 그리고 잠겨 그들은 실제 있지요 지금도 꿀리지 당신을 할 테마주 개별주식선물 환율투자 직장인월급 everyone 자욱한 나는 돼 하늘에서 되겠습니다 장외주식거래방법 당신도 것임을 have 증권선물 So 재택알바사이트 로또번호뽑기 없다. 데이터를 기하학으로 해석하면 n 차원의 공간의 점이 된다. 군집들을 평가한다. 마케팅 자료실 마케팅 고객관리 자료실 군집화 보고서 GB . 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