Cluster-wise linjär regression (CLR), ett klusterproblem sammanflätat med regression, är att hitta kluster av enheter sådan att den totala summan av kvadratfel från regressioner som utförs över dessa kluster minimeras, där varje kluster kan ha olika varianser. Vi generaliserar CLR-problemet genom att tillåta varje enhet att ha mer än en observation, och hänvisar till det som generaliserade CLR. Vi föreslår ett exakt matematiskt programmeringsbaserat tillvägagångssätt som bygger på kolumngenerering, en kolumngenereringsbaserad heuristisk algoritm som samlar fördefinierade grupper av enheter, en metaheuristisk genetisk algoritm med anpassad Lloyds algoritm för K-means klustring, en tvåstegsstrategi, och en modifierad algoritm av Späth [26] för att lösa generaliserade CLR. Vi undersöker prestandan hos våra algoritmer på en lagerhållningsenhet (SKU) klusterproblem som används för att förutsäga halo och kannibalisering effekter i kampanjer med hjälp av verkliga detaljhandelsdata från en stor livsmedelskedja. I SKU-klustret problem, detaljhandlare behöver kluster SKUs baserat på deras säsongseffekter som svar på kampanjer. Säsongseffekterna är resultaten av regressioner med prediktorer som marknadsföringsmekanismer och säsongsbundna dummies som utförs över kluster som genereras. Vi jämför prestandan för alla föreslagna algoritmer för SKU-problemet med verkliga och syntetiska data.
• Generaliserad kluster-wise linjär regression REF beskriver data i termer av "enheter", där målet är att dela upp dessa enheter i kluster så att den totala totala regressionsförlusten minimeras.
Algorithms for Generalized Cluster-wise Linear Regression
{'venue': 'INFORMS Journal on Computing 29-2(2017): 301 - 317', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}