结合X-means聚类的自适应随机子空间组合分类算法

针对大规模数据的分类准确率低且效率下降的问题,提出一种结合X-means聚类的自适应随机子空间组合分类算法。首先使用X-means聚类方法,保持原有数据结构的同时,把复杂的数据空间自动分解为多个样本子空间进行分治学习;而自适应随机子空间组合分类器,提升了基分类器的差异性并自动确定基分类器数量,提升了组合分类器的鲁棒性及分类准确性。该算法在人工和UCI数据集上进行了测试,并与传统单分类和组合分类算法进行了比较。实验结果表明,对于大规模数据集,该方法具有更好的分类精度和健壮性,并提升了整体算法的效率。

支持交叉营销的金融产品客户数据挖掘

首先比较了DBSCAN,CLIQUE,CLARANS,K-means和X-means等聚类算法,接着选用X-means聚类算法建立了金融产品客户细分模型,然后结合关联强度分析,设计了支持交叉营销的金融产品客户数据挖掘系统,并给出了一个系统使用示例。