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基于改进聚类算法在金融用户投资推荐中的应用研究

Application Research of Financial User Investment Recommendations Based on Improved Clustering Algorithm
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摘要 在充分分析传统K-means和BIRCH聚类算法优缺点的基础上,提出改进的基于核心树的增量聚类算法,该算法可以很好地完成金融投资推荐任务,在一定程度上降低了金融用户投资风险,具有较强的实践意义。 Based on fully analyzing the merit and demerit of traditional k- means and BIRCH clustering algorithm,this article proposes an improved incremental clustering algorithm based on core-tree. This method can complete well the task of financial investment recommendation,which can reduce the risk of financial user investment,and have a better practical significance.
作者 林昌辉
出处 《长沙航空职业技术学院学报》 2015年第4期47-51,共5页 Journal of Changsha Aeronautical Vocational and Technical College
关键词 金融时间序列数据 聚类算法 K-MEANS BIRCH 核心树 financial time series data clustering algorithm k-means BIRCH core-tree
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