大数据聚类算法综述

发布时间：2018-06-18 19:07

  本文选题：大数据 + 聚类算法　； 参考：《计算机科学》2016年S1期

【摘要】：随着数据量的迅速增加,如何对大规模数据进行有效的聚类成为挑战性的研究课题。面向大数据的聚类算法对传统金融行业的股票投资分析、互联网金融行业中的客户细分等金融应用领域具有重要价值。对已有的大数据聚类算法进行了详细划分,并比较了每种聚类算法的优缺点,进一步总结了已有研究存在的问题,最后对未来的研究方向进行了展望。
[Abstract]:With the rapid increase of data volume, how to cluster large-scale data effectively becomes a challenging research topic. The clustering algorithm oriented to big data is of great value to the financial application fields such as stock investment analysis in traditional financial industry and customer segmentation in Internet finance industry. The existing big data clustering algorithms are divided in detail, the advantages and disadvantages of each clustering algorithm are compared, and the existing problems are summarized. Finally, the future research direction is prospected.
【作者单位】： 中央财经大学信息学院;
【基金】：北京高等学校青年英才计划项目(YETP0988)资助
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2036556