基于PSO的K-means改进算法在证券客户细分中的应用

发布时间：2018-03-16 08:01

  本文选题：粒子群优化　切入点：K-means算法　出处：《现代图书情报技术》2010年Z1期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对K-means的缺陷,运用SD和PSO算法提出一种改进聚类算法,并通过Java编程实现。以上海某证券公司一个营业部的客户交易数据为例,将数据库中的数据分析、变换和标准化成适合挖掘的形式,将结合的聚类算法应用于细分模型进行聚类,并对聚类结果进行评价和分析。结果表明,利用改进的聚类算法能够得到更高质量的聚类结果。
[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.
【作者单位】： 华东理工大学商学院;
【分类号】：F830.91;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1619018