聚類方法在證券行業(yè)中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在中國隨著計算機的普及和應用,企業(yè)積累了大量的原始數據,然而卻不能有效的利用這些資源,形成了數據豐富知識貧乏的局面.數據挖掘技術正是開啟這扇大門的金鑰匙.該文以證券行業(yè)為例,將數據挖掘技術應用到實際工作中,以積累的歷史數據為基礎,并結合行業(yè)特點,為證券企業(yè)提高競爭力及業(yè)務的拓展提供科學的分析和建議.首先簡單的介紹了數據挖掘的概念和一些基本方法,然后詳細地講述了聚類方法(數據挖掘中常用的一種技術),這其中包括劃分方法、層次方法、.密度方法

2、和網格方法.文中對聚類技術的現狀和發(fā)展方向作了闡述.本文的重點是使用密度方法對證券公司的交易數據進行聚類分析,發(fā)現其中有意義的模型來支持證券業(yè)務的開展.作者提出基于X樹技術的GDBSCAN算法,該算法有效地解決了處理高維度數據性能低下的問題.文中還研究了算法的時間復雜度并給出在不同試驗數據量下程序運行時間.最后以一個證券公司為例,驗證了基于X樹技術的GDBSCAN算法的有效性.實例中首先介紹公司數據應用面臨的問題,分析了數據平臺組織結構

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