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判斷題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(jié)構(gòu)，以便按照最大的共同點將數(shù)據(jù)進行歸類。

1.判斷題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。

2.判斷題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。

3.判斷題提升度是支持度與置信度的比值。

4.判斷題用戶建模就是通過邏輯回歸，時間序列等預(yù)測算法，SVM，貝葉斯等分類，聚類算法LDA等文本挖掘方法以及歐氏距離，余弦相似度等定義人群的用戶畫像。

5.判斷題啤酒與尿布的故事是聚類分析的典型實例。