市场细分在战略营销中占据着极其重要的地位。营销大师Kotler等（1999）把市场细分定义为“将市场划分为有着显著需求、特征或行为差异的不同群体的消费者，每一群体的消费者对产品或营销组合有着同质的需求”。Dibb等（2001）认为，市场细分就是将具有异质特征的消费者进行聚类的过程，细分后的每一类消....
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2015-02-24 01:52:24
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这是一个比较新的聚类方法（文章中没看见作者对其取名，在这里我姑且称该方法为local density clustering，LDC），在聚类这个古老的主题上似乎最近一些年的突破不大，这篇文章算是很好的了，方法让人很有启发（醍醐灌顶），并且是发表在Science上，受到的关注自然非常大。本文的核心亮点：1是用比较新颖的方法来确定聚类中心，2是采用距离的local density来进行聚类的划分。...
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2015-02-22 21:56:28
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从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM引言 近期在面试中，除了基础 & 算法 & 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描写叙述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这全然不代表你将来的面试中会遇到此类问题，仅仅是由于我的简历上写了句：熟悉常见的聚类 & 分类算法而已)，而我向来恨对...
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2015-02-20 18:33:53
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2015-02-09 21:34:57
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GMM这是图像处理，模式识别和深度学习领域一个百嚼不烂的话题。很多人被一堆数学公式，迭代求和和看似毫无联系的likehood EM算法搞得糊里糊涂。其实就算羡慕着很多牛气哄哄的学霸炫耀公式推理的IT普工们，我们有没有问过自己，我们真的知道GMM吗？于是有些人和我一样有了如下的思考和疑问：1.到底什么...
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2015-02-07 18:40:37
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K-Means 是一种基于距离的排他的聚类划分方法。K-Means 基本原理：给定划分数量 k。创建一个初始划分，从数据集中随机地选择 k 个对象，每个对象初始地代表了一个簇中心（Cluster Centroid）。对于其他对象，计算其与各个簇中心的距离，将它们划入距离最近的簇。采用迭代的重定位技术...
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2015-02-06 23:05:35
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(一)深入浅出理解索引结构 实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引(clustered index，也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引)。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚....
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2015-02-06 14:29:41
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更多数据挖掘代码：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm
介绍
BIRCH算法本身上属于一种聚类算法，不过他克服了一些K-Means算法的缺点，比如说这个k的确定，因为这个算法事先本身就没有设定有多少个聚类。他是通过CF-Tree，(ClusterFeature-Tree)聚类特征树实现的。BIRCH的一个重要考虑是最小化I/O，通过扫描...
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2015-02-06 09:40:23
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word2vec是Google在2013年提出的一款开源工具，其是一个Deep Learning(深度学习)模型（实际上该模型层次较浅，严格上还不能算是深层模型，如果word2vec上层再套一层与具体应用相关的输出层，如Softmax，便更像是一个深层模型），它将词表征成实数值向量，采用CBOW（Continuous Bag-Of-Words Model，连续词袋模型）和Skip-Gram(Con...
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Windows程序 时间：
2015-02-04 23:30:43
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kmeans是经典的聚类算法，newlisp提供了函数，同样分为train和query两个阶段。kmeans的算法目的是将训练数据划分成k个类，按照一定的算法动态的选择k个中心点。下面是个例子，我添加了中文注释：(set 'data '(
(6.57 4.96 11.91 0.9)
(2.29 4.18 1.06 0.8)
(8.63 2.51 8.11 0.7)
(1.85 1.89 0....
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2015-02-03 19:36:20
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