태그 SVM

동일한 고객 데이터에 K-평균, 계층적 군집분석 등 다양한 알고리즘을 적용하고, 정량적 평가지표를 통해 각 모델의 성능을 비교함으로써, 최적의 세분화 모델 선택을 위한 체계적인 가이드라인을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객 세분화는 현대 마케팅의 핵심적인 활동이지만, 이를 수행하기 위한 머신러닝 알고리즘은…

K-평균 군집분석으로 초기 고객 세그먼트를 생성한 후, 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용해 세그먼트 간의 경계를 명확히 학습함으로써, 신규 고객을 더 정확하게 분류하는 하이브리드 모델을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객 세분화를 위한 하이브리드 모델(비지도학습 + 지도학습)의 연구가 활발해지면서, 지도학습 단계에서 어떤…