基于聚类的欺诈交易离群点检测分析

发布时间：2022-02-18 11:18

　　本文面向某行业公司销售员的交易数据,根据公司过去发现的交易报告中的错误与欺诈企图,帮助公司完成核实销售报告真实性的工作。本文采用聚类算法,分析数据分布情况,发现离群点,解决欺诈交易检测问题。 

【文章来源】：通讯世界. 2019,26(09)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
1 关键技术分析
2 数据分析与实验设计
    2.1 数据分析
    2.2 实验设计
3 实验及实验结果分析
4 总结与展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种改进的最小二乘平面拟合算法[J]. 李伟,孙元超,李宗春,王永强,郭风成.  测绘科学. 2017(01)
[2]三种不同监督方法的离群值检测在欺诈交易上的比较[J]. 佘玉萍,陈淑清.  长春大学学报. 2015(10)
[3]高度信息化社会将引领我国迈入转型发展新时代 2015年中国信息化十大趋势[J]. 萧琉.  市场观察. 2015(Z1)
[4]K-means聚类算法的研究综述[J]. 李卫军.  现代计算机(专业版). 2014(23)
[5]基于聚类的离群点分析方法[J]. 邓玉洁,朱庆生.  计算机应用研究. 2012(03)
[6]基于密度的局部离群点检测算法[J]. 张卫旭,尉宇.  计算机与数字工程. 2010(10)
[7]中心极限定理及其在统计分析中的应用[J]. 杨桂元.  统计与信息论坛. 2000(03)



本文编号：3630738