大数据聚类算法综述

• 作者: 海沫
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 聚类算法 股票投资分析 客户细分
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 380-383
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4400字
• 语种: 中文

摘要

随着数据量的迅速增加,如何对大规模数据进行有效的聚类成为挑战性的研究课题.面向大数据的聚类算法对传统金融行业的股票投资分析、互联网金融行业中的客户细分等金融应用领域具有重要价值.对已有的大数据聚类算法进行了详细划分,并比较了每种聚类算法的优缺点,进一步总结了已有研究存在的问题,最后对未来的研究方向进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	海沫	中央财经大学信息学院	15	154	7.0	12.0