隨著現(xiàn)代社會(huì)信息技術(shù)的飛速發(fā)展,人們使用的各種金融數(shù)據(jù)以爆炸性速度不斷增長(zhǎng).這些大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中,但想要真正利用好這些數(shù)據(jù)資源并不是件容易的事情.如何借助一些分析手段挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)中潛在有用的信息,這已成為金融分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問(wèn)題.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要用來(lái)從龐大且復(fù)雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價(jià)值的信息.不同于數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)挖掘不僅是為了分析數(shù)據(jù)和研究的需要,更主要是為了獲取真正有價(jià)值的信息,給社會(huì)各方面的需求提供幫助.數(shù)據(jù)挖掘的功能有好多,例如:?自動(dòng)估計(jì)和預(yù)測(cè):數(shù)據(jù)挖掘可以通過(guò)估值對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分類,還可以自動(dòng)在數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找預(yù)測(cè)性信息,直接由數(shù)據(jù)本身轉(zhuǎn)換成人們需求的信息,解決了傳統(tǒng)手工分析問(wèn)題的困難.?進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從數(shù)據(jù)中找出信息之間隱藏的某種關(guān)聯(lián).比如,超市購(gòu)物籃分析案例中通過(guò)發(fā)現(xiàn)顧客購(gòu)買(mǎi)的不同商品之間的關(guān)系,分析顧客的購(gòu)物行為.這種關(guān)聯(lián)的發(fā)現(xiàn)可以幫助銷售商了解顧客的消費(fèi)習(xí)慣,幫助他們開(kāi)發(fā)更好的的營(yíng)銷策略,同時(shí)也為人們帶來(lái)便利.?進(jìn)行聚類分析:數(shù)據(jù)挖掘中對(duì)聚類技術(shù)的要求是能處理高維數(shù)據(jù);能在各種約束條件下進(jìn)行聚類,找到具有良好特性...

【文章頁(yè)數(shù)】：41 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 本文的選題與研究?jī)?nèi)容
    1.2 相關(guān)研究工作及本文結(jié)構(gòu)
2 整數(shù)最小二乘問(wèn)題(ILS)
    2.1 帶條件約束的交替最小二乘方法
    2.2 求解ILS問(wèn)題
    2.3 改進(jìn)的ILS問(wèn)題
3 整數(shù)矩陣低秩逼近問(wèn)題
    3.1 算法設(shè)計(jì)
    3.2 收斂性分析
4 數(shù)值實(shí)驗(yàn)
    4.1 隨機(jī)測(cè)試
    4.2 算法比較
    4.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
    4.4 整數(shù)數(shù)據(jù)聚類分析
    4.5 模型提取
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝



本文編號(hào)：3827743