| Revista: | Ciencia ergo sum |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000431868 |
| ISSN: | 1405-0269 |
| Autors: | Lévy Mangin, Jean-Pierre1 Moriano, Juan Antonio2 Bourgault, Normand1 |
| Institucions: | 1Universite du Quebec, Outaouais, Quebec. Canadá 2Universidad Nacional de Educación a Distancia, Madrid. España |
| Any: | 2010 |
| Període: | Jul-Oct |
| Volum: | 17 |
| Número: | 2 |
| Paginació: | 127-135 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | Se comparan algunas técnicas de clasificación muy útiles para análisis de conglomerados en marketing. Los primeros están basados en la Modelización Mixta de Clases Latentes con datos de entrenamiento y posteriormente sin ellos. El segundo conjunto de técnicas se fundamenta en los métodos de clasificación basados en las redes neuronales. Finalmente, se presentarán métodos más clásicos basados en las técnicas de K-medias seguido de los conglomerados jerárquicos |
| Resumen en inglés | This article compares some classification methods that would be very useful for clustering purposes mainly in marketing. First of them are based on Latent Class Mixture Modeling with training data and without training data. The second set of techniques is based on Neural Networks Classification Method and finally we will present methods based on more classical techniques like K-Means and Hierarchical Cluster Analysis techniques |
| Disciplines | Ciencia y tecnología, Matemáticas |
| Paraules clau: | Ciencia, Matemáticas aplicadas, Ciencias sociales, Técnicas de segmentación, Modelización con clases latentes, Datos de entrenamiento, Clasificación K-medias, Método de clasificación jerárquica |
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