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摘要:
针对聚类算法在金融领域广泛应用的实际情况,基于银行客户数据集,对DBSCAN,K-means和X-means 3种聚类算法在执行效率、可扩展性、异常点检测能力等方面进行对比分析,并提出将X-means算法应用于银行业客户细分.利用X-means算法建立了一套银行客户细分模型,为银行决策者提供科学的决策支持.
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文献信息
篇名 聚类算法在银行客户细分中的应用
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 聚类 K-means算法 X-means算法 客户细分
年,卷(期) 2008,(24) 所属期刊栏目 软件技术与数据库
研究方向 页码范围 37-39
页数 3页 分类号 TP311
字数 2446字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.24.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵怀慈 中国科学院沈阳自动化研究所 41 395 12.0 18.0
2 花海洋 中国科学院沈阳自动化研究所 5 66 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
K-means算法
X-means算法
客户细分
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
中国科学院院长基金
英文译名:Supported by Special Foundation of President of The Chinese Academy of Sciences
官方网址:http://chinesetax.com.cn/fagui/fagui/bumenguizhang/kexueyuan/199609/fagui_1673159.html
项目类型:基础研究项目、应用基础研究项目、高新技术创新项目
学科类型:
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