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客户分类作为客户关系管理(CRM)的重要管理方法,是企业进行市场营销的重要依据.通过对客户进行分类,有利于对客户价值进行准确评估,方便进行精准营销.本文通过对RFM模型数据集本身潜藏的先验结构化信息进行研究,标记出两组客户数据作为先验类别标记,进而得到两个初始聚类中心.基于传统K-means算法使用自适应方法确定K值和初始聚类中心.引入Must-link和Cannot-link两种约束将类别标记转换为成对约束信息,基于HMRF-KMeans成对约束,引入约束惩罚项和约束奖励项,实现对聚类引导和聚类结果的调整.使用改进的半监督聚类算法(RFM-SS-means)对标准数据集进行了测试,同时使用Food mart数据集对比了RFM-SS-means算法与传统K-means算法、two-steps算法的聚类效果.由实验结果可知,RFM-SS-means的CH系数最大,无需事先确定K值和初始聚类中心,聚类效果良好. 相似文献
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目的 为进一步提高遥感影像的分类精度,将卷积神经网络(CNN)与条件随机场(CRF)两个模型结合,提出一种新的分类方法。方法 首先采用CNN对遥感图像进行预分类,并将其类成员概率定义为CRF模型的一阶势函数;然后利用高斯核函数的线性组合定义CRF模型的二阶势函数,用全连接的邻域结构代替常见的4邻域或8邻域;接着加入区域约束,使用Mean-shift分割方法得到超像素,通过计算超像素的后验概率均值修正各像素的分类结果,鼓励连通区域结果的一致性;最后采用平均场近似算法实现整个模型的推断。结果 选用3组高分辨率遥感图像进行地物分类实验。本文方法不仅能抑制更多的分类噪声,同时还可以改善过平滑现象,保护各类地物的边缘信息。实验采用类精度、总体分类精度OA、平均分类精度AA,以及Kappa系数4个指标进行定量分析,与支持向量机(SVM)、CNN和全连接CRF相比,最终获得的各项精度均得到显著提升,其中,AA提高3.28个百分点,OA提高3.22个百分点,Kappa提高5.07个百分点。结论 将CNN与CRF两种模型融合,不仅可以获得像元本质化的特征,而且同时还考虑了图像的空间上下文信息,使分类更加准确,后加入的约束条件还能进一步保留地物目标的局部信息。本文方法适用于遥感图像分类领域,是一种精确有效的分类方法。 相似文献
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人们通常习惯使用LotusDominoAdministrator管理Lo-tusDomino服务器,那么在没有安装LotusDominoAdminis-trator的情况下如何管理Domino服务器呢?答案是可以使用浏览器。如果希望使用浏览器管理和查看Domino服务器的设置,则可以使用“Web管理”。“Web管理”提供了许多可通过LotusDominoAdministrator获得的功能(例如:查看并监控有关服务器和用户的信息,更改数据库ACL,以及使用远程服务器控制台)。“Web管理”使得习… 相似文献
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本文对C++中的标准模板库(STL)的概念和运行机制进行了深入的探讨,并结合实例,详细阐述了模板(Template),名字空间(namespace),分配器(allocator),迭代器(iterator)等概念。 相似文献
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电子商务的蓬勃发展使企业产生了大量的业务数据,如何有效管理和使用这些海量数据具有重要的现实意义,因此Web数据挖掘成为商务活动的迫切需求。本文介绍了Web数据挖掘技术及其在电子商务中的应用。 相似文献