Análisis de segmentación basado en un modelo de mezclas finitas y regularización de tikhonov
En el presente artículo se discute un modelo de mezclas finitas para Segmentación de mercados. Cuando el modelo de mezclas finitas tiene una estructura completa el método de máxima verosimilitud de estimaciones apropiadas de los vectores de medias y matrices de covarianzas. Al imponer restricciones...
- Autores:
-
Lamos, Henry
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2006
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
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- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/22423
- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Comercio
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En el presente artículo se discute un modelo de mezclas finitas para Segmentación de mercados. Cuando el modelo de mezclas finitas tiene una estructura completa el método de máxima verosimilitud de estimaciones apropiadas de los vectores de medias y matrices de covarianzas. Al imponer restricciones sobre la estructura del modelo se logra estimar los parámetros. En el artículo se muestra una aplicación de agrupamiento basado en el método de estimación de densidades para un modelo mixto Gaussiano y se discute el método de regularización de Tikhono. |
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[2] Hadamard, J. (1923): Lectures on Cauchy.s problem in Linear Diferential Equations, Yale University Press, New Ha- ven. [3] PEÑA DANIEL. Análisis de datos Multiva- riantes. McGrawHill.2003. [4] ANH, S M; WEGMANN, E,J. A penalty Function Method for Simplifying Adaptive Mixture Denity Estiamtes. 1998. Computing Sciences and Statics. [1] GARY L. LILIEN, ARVING RAN- GASWAMY. Marketing Engineering. Addison Wesley. [5] AHN SUNG. A Cluster Analysis Based on Regularization Methods. 1999. IEEE. [6] AKAIKE H. A New Look at the Statistical Identification Model, TEEE Trans. On Automatic Control. 1974. [7] SCHWARZ G. Estimating the Dimension of a Model. Annals of Statistics. 1978. [8] Tikhonov, A. N. and Arsenin, V. Y. (1977), Solutions of ITI-Posed Problems, Winston Publishers., Washington D.C. |
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When the finite mixture model has a complete structure, the maximum likelihood method of appropriate estimates of the vectors of means and covariance matrices. By imposing restrictions on the structure of the model it is possible to estimate the parameters. The article shows a clustering application based on the density estimation method for a Gaussian mixed model and discusses the Tikhono regularization method.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://hdl.handle.net/20.500.12749/22418[2] Hadamard, J. (1923): Lectures on Cauchy.s problem in Linear Diferential Equations, Yale University Press, New Ha- ven.[3] PEÑA DANIEL. Análisis de datos Multiva- riantes. McGrawHill.2003.[4] ANH, S M; WEGMANN, E,J. A penalty Function Method for Simplifying Adaptive Mixture Denity Estiamtes. 1998. Computing Sciences and Statics.[1] GARY L. LILIEN, ARVING RAN- GASWAMY. Marketing Engineering. Addison Wesley.[5] AHN SUNG. A Cluster Analysis Based on Regularization Methods. 1999. IEEE.[6] AKAIKE H. A New Look at the Statistical Identification Model, TEEE Trans. On Automatic Control. 1974.[7] SCHWARZ G. Estimating the Dimension of a Model. Annals of Statistics. 1978.[8] Tikhonov, A. N. and Arsenin, V. Y. (1977), Solutions of ITI-Posed Problems, Winston Publishers., Washington D.C.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista Colombiana de Marketing; Año 07, Número 12 (Junio 2006); páginas 47-59Análisis de segmentación basado en un modelo de mezclas finitas y regularización de tikhonovSegmentation analysis based on a finite mixture model and tikhonov regularizationArticleinfo:eu-repo/semantics/articleArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaEM algorithmInfinite likelihoodMixture of distributionsModel identificationRegularization theory TikhonovMarketsMarket segmentationMarket economyTradeMercadosSegmentación del mercadoEconomía del mercadoComercioAlgoritmo EMModelo de identificaciónProbabilidad infinitaMezcla de distribucionesMétodo de regularización de TikhonovORIGINAL6.pdf6.pdfArtículoapplication/pdf3511361https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22423/1/6.pdf75678104042e912bd188fcbe77fe4acfMD51open accessTHUMBNAIL6.pdf.jpg6.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7744https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22423/3/6.pdf.jpg6ef3847b5676d69fb4353721dd683f3eMD53open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/22423/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open access20.500.12749/22423oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/224232023-10-31 15:57:15.856open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.coRUwoTE9TKSBBVVRPUihFUyksIG1hbmlmaWVzdGEobWFuaWZlc3RhbW9zKSBxdWUgbGEgb2JyYSBvYmpldG8gZGUgbGEgcHJlc2VudGUgYXV0b3JpemFjacOzbiBlcyBvcmlnaW5hbCB5IGxhIHJlYWxpesOzIHNpbiB2aW9sYXIgbyB1c3VycGFyIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yIGRlIHRlcmNlcm9zLCBwb3IgbG8gdGFudG8sIGxhIG9icmEgZXMgZGUgZXhjbHVzaXZhIGF1dG9yw61hIHkgdGllbmUgbGEgdGl0dWxhcmlkYWQgc29icmUgbGEgbWlzbWEuCgpFbiBjYXNvIGRlIHByZXNlbnRhcnNlIGN1YWxxdWllciByZWNsYW1hY2nDs24gbyBhY2Npw7NuIHBvciBwYXJ0ZSBkZSB1biB0ZXJjZXJvIGVuIGN1YW50byBhIGxvcyBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciBzb2JyZSBsYSBvYnJhIGVuIGN1ZXN0acOzbi4gRWwgQVVUT1IgYXN1bWlyw6EgdG9kYSBsYSByZXNwb25zYWJpbGlkYWQsIHkgc2FsZHLDoSBlbiBkZWZlbnNhIGRlIGxvcyBkZXJlY2hvcyBhcXXDrSBhdXRvcml6YWRvcywgcGFyYSB0b2RvcyBsb3MgZWZlY3RvcyBsYSBVTkFCIGFjdMO6YSBjb21vIHVuIHRlcmNlcm8gZGUgYnVlbmEgZmUuCgpFbCBBVVRPUiBhdXRvcml6YSBhIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIEF1dMOzbm9tYSBkZSBCdWNhcmFtYW5nYSBwYXJhIHF1ZSBlbiBsb3MgdMOpcm1pbm9zIGVzdGFibGVjaWRvcyBlbiBsYSBMZXkgMjMgZGUgMTk4MiwgTGV5IDQ0IGRlIDE5OTMsIERlY2lzacOzbiBBbmRpbmEgMzUxIGRlIDE5OTMgeSBkZW3DoXMgbm9ybWFzIGdlbmVyYWxlcyBzb2JyZSBsYSBtYXRlcmlhLCB1dGlsaWNlIGxhIG9icmEgb2JqZXRvIGRlIGxhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24uCg== |