本文選題：粒子群優(yōu)化　切入點(diǎn)：K-means算法　出處：《現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù)》2010年Z1期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對K-means的缺陷,運(yùn)用SD和PSO算法提出一種改進(jìn)聚類算法,并通過Java編程實(shí)現(xiàn)。以上海某證券公司一個(gè)營業(yè)部的客戶交易數(shù)據(jù)為例,將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分析、變換和標(biāo)準(zhǔn)化成適合挖掘的形式,將結(jié)合的聚類算法應(yīng)用于細(xì)分模型進(jìn)行聚類,并對聚類結(jié)果進(jìn)行評價(jià)和分析。結(jié)果表明,利用改進(jìn)的聚類算法能夠得到更高質(zhì)量的聚類結(jié)果。
[Abstract]:Aiming at the defects of K-means, an improved clustering algorithm is proposed by using SD and PSO algorithm, which is realized by Java programming. Taking the customer transaction data of a business department of a Shanghai securities company as an example, the data in the database are analyzed. The combined clustering algorithm is applied to the subdivision model for clustering, and the clustering results are evaluated and analyzed. The results show that the improved clustering algorithm can obtain higher quality clustering results.
【作者單位】： 華東理工大學(xué)商學(xué)院;
【分類號】：F830.91;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1619018