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《天津大学》 2003年
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聚类方法在证券行业中的应用

张强  
【摘要】:在我国随着计算机的普及和应用,企业积累了大量的原始数据,然而却不 能有效的利用这些资源,形成了数据丰富知识贫乏的局面。数据挖掘技术正是 开启这扇大门的金钥匙。本文以证券行业为例,将数据挖掘技术应用到实际工 作中,以积累的历史数据为基础,并结合行业特点,为证券企业提高竞争力及 业务的拓展提供科学的分析和建议。 首先简单的介绍了数据挖掘的概念和一些基本方法,然后详细地讲述了聚 类方法(数据挖掘中常用的一种技术),这其中包括划分方法、层次方法、密度 方法和网格方法。文中对聚类技术的现状和发展方向作了阐述。 本文的重点是使用密度方法对证券公司的交易数据进行聚类分析,发现其 中有意义的模型来支持证券业务的开展。作者提出基于 X 树技术的 GDBSCAN 算法,该算法有效地解决了处理高维度数据性能低下的问题。文中还研究了算 法的时间复杂度并给出在不同试验数据量下程序运行时间。 最后以一个证券公司为例,验证了基于 X 树技术的 GDBSCAN 算法的有效 性。实例中首先介绍公司数据应用面临的问题,分析了数据平台组织结构。接 着展示了实际中一个数据挖掘的全部过程。它包含了问题的定义,数据的定位, 数据的描述,数据的清洗、整合与变换,模型的建立,挖掘结果的理解和解释。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP399

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