面向金融大数据的若干聚类方法改进与应用研究
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作者王丽敏,韩旭明 著
出版社科学出版社
ISBN9787030524539
出版时间2017-11
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数126页
字数190千字
定价76元
货号SC:9787030524539
上书时间2024-10-31
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商品详情
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内容简介:
大数据是一股颠覆性力量，使各行业机遇与挑战并存。大数据时代的来临，使大数据分析成为各行业竞争发展的变革点。麦肯锡全球研究所的研究显示，数据对于企业的重要性正变得与劳动力和资本并驾齐驱。聚类是数据分析的重要手段之一，面对海量数据，提取有价值的信息具有重要意义。本书是作者几年来科研成果的总结，全书共分6章，重点是针对吸引子传播聚类等算法进行若干理论改进与应用研究，并将其用于金融领域中，取得了令人满意的结果。
目录:
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 2
1.3 本书主要研究内容 4
1.4 本书结构安排 5
参考文献 5
第2章 聚类算法的理论基础 7
2.1 相似性度量方式 7
2.2 聚类算法分类 8
2.2.1 基于划分的方法 8
2.2.2 基于层次的方法 9
2.2.3 基于密度的方法 10
2.2.4 基于模型的方法 11
2.2.5 基于网格的方法 12
2.2.6 吸引子传播聚类算法 12
2.3 聚类有效性评价指标 17
2.4 本章小结 19
参考文献 20
第3章 基于优化参数的自适应吸引子传播聚类算法及应用 21
3.1 基于果蝇优化的吸引子传播聚类算法 21
3.1.1 参数分析与改进 22
3.1.2 FOA-AP算法流程 23
3.1.3 实验模拟与结果分析 23
3.2 基于果蝇优化的自适应吸引子传播聚类算法 27
3.2.1 FOA-SAP算法流程 27
3.2.2 实验数据 28
3.2.3 实验结果与分析 28
3.3 基于烟花爆炸优化的半监督吸引子传播聚类算法 29
3.3.1 算法思想 29
3.3.2 算法描述 29
3.3.3 半监督约束规则 30
3.3.4 FEO-SAP聚类算法流程 31
3.3.5 实验数据 32
3.3.6 实验结果与分析 32
3.4 基于布谷鸟优化的半监督吸
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