本文選題：層次聚類　切入點：K-means　出處：《統(tǒng)計與決策》2010年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：聚類方法可以有效反映出不同類型客戶的行為特征,從而利于識別出可疑交易。文章結(jié)合證券公司客戶真實交易數(shù)據(jù)和人工數(shù)據(jù),采用Clementine進行建模實現(xiàn)聚類過程,識別出了異常值并計算可疑記錄的可疑程度,可為金融情報部門提供高質(zhì)量的調(diào)查數(shù)據(jù),有效減緩金融情報部門工作人員的負擔。
[Abstract]:The clustering method can effectively reflect the characteristics of different types of customers, in order to identify suspicious transactions. The securities companies of real transaction data and artificial data, using Clementine modeling and Realization of clustering process, identify the abnormal value and suspicious degree of computing suspicious records, can provide high quality survey data for financial intelligence the financial intelligence, effectively reduce the burden on the staff.

【作者單位】： 華東理工大學(xué)商學(xué)院;
【分類號】：F830

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本文編號：1624973