本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)聚類算法在金融用戶投資推薦中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 金融時(shí)間序列數(shù)據(jù) 聚類算法 K-means BIRCH 核心樹

【摘要】：在充分分析傳統(tǒng)K-means和BIRCH聚類算法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提出改進(jìn)的基于核心樹的增量聚類算法,該算法可以很好地完成金融投資推薦任務(wù),在一定程度上降低了金融用戶投資風(fēng)險(xiǎn),具有較強(qiáng)的實(shí)踐意義。
【作者單位】： 福建船政交通職業(yè)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 金融時(shí)間序列數(shù)據(jù) 聚類算法 K-means BIRCH 核心樹
【分類號】：F832.5
【正文快照】： 在經(jīng)濟(jì)全球化的支持下,金融行業(yè)產(chǎn)生的金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)呈指數(shù)增長,積壓在金融行業(yè)中的數(shù)據(jù)越來越多,依靠人工或者簡單的計(jì)算模型往往很難得到精確計(jì)算結(jié)果。金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的挖掘和處理是金融信息化的趨勢,趨于成熟化的數(shù)據(jù)挖掘算法將會給擁有大量有意義數(shù)據(jù)的金融行業(yè)帶來

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6 徐t樋，

本文編號：679277