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  • [醉染正版]面向金融大数据的若干聚类方法改进与应用研究 王丽敏 金融数据处理研究 经济书籍
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    • 作者: 王丽敏著
    • 出版社: 科学出版社
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    • 作者: 王丽敏著
    • 出版社:科学出版社
    • ISBN:9781742861943
    • 版权提供:科学出版社

                   店铺公告

     

    为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

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    基本信息
     
    书名:  面向金融大数据的若干聚类方法改进与应用研究
    作者:  王丽敏,韩旭明著
    出版社:  科学出版社
    出版日期:  2017-11-01
    版次:  1
    ISBN:  9787030524539
    市场价:  76.0
    目录
     

    前言;
    第1章 绪论 1;
    1.1 研究背景与意义 1;
    1.2 国内外研究现状 2;
    1.3 本书主要研究内容 4;
    1.4 本书结构安排 5;
    参考文献 5;
    第2章 聚类算基础 7;
    2.1 相似度量方式 7;
    2.2 聚类算法分类 8;
    2.2.1 基于划分的方法 8;
    2.2.2 基于层次的方法 9;
    2.2.3 基于密度的方法 10;
    2.2.4 基于模型的方法 11;
    2.2.5 基于网格的方法 12;
    2.2.6 吸引子传播聚类算法 12;
    2.3 聚类有效评价指标 17;
    2.4 本章小结 19;
    参考文献 20;
    第3章 基于优化参数的自适应吸引子传播聚类算法及应用 21;
    3.1 基于果蝇优化的吸引子传播聚类算法 21;
    3.1.1 参数分析与改进 22;
    3.1.2 FOA-AP算法流程 23;
    3.1.3 实验模拟与结果分析 23;
    3.2 基于果蝇优化的自适应吸引子传播聚类算法 27;
    3.2.1 FOA-SAP算法流程 27;
    3.2.2 实验数据 28;
    3.2.3 实验结果与分析 28;
    3.3 基于烟花爆炸优化的半监督吸引子传播聚类算法 29;
    3.3.1 算法思想 29;
    3.3.2 算法描述 29;
    3.3.3 半监督约束规则 30;
    3.3.4 FEO-SAP聚类算法流程 31;
    3.3.5 实验数据 32;
    3.3.6 实验结果与分析 32;
    3.4 基于布谷鸟优化的半监督吸引子传播聚类算法 35;
    3.4.1 布谷鸟优化算法简介 35;
    3.4.2 半监督聚类算法简介 36;
    3.4.3 CS-SAP算法 37;
    3.4.4 CS-SAP算法流程 38;
    3.4.5 实验模拟与结果分析 39;
    3.5 基于稳定阈值的吸引子传播聚类算法及其应用 42;
    3.5.1 基于稳定阈值的偏向参数优化技术 42;
    3.5.2 S型收敛因子加速技术 43;
    3.5.3 模拟实验与分析 43;
    3.6 基于约束规则的吸引子传播聚类算法 46;
    3.6.1 稳定模型 46;
    3.6.2 *倒序检验 47;
    3.6.3 基于约束规则的搜索算法 48;
    3.6.4 模拟实验与分析 49;
    3.7 本章小结 51;
    参考文献 52;
    第4章 基于优化相似度矩阵的吸引子传播聚类算法及其应用 53;
    4.1 基于变异赋权的吸引子传播聚类算法 53;
    4.1.1 变异系数 54;
    4.1.2 变异赋权的吸引子传播聚类算法流程 54;
    4.1.3 数据预处理 55;
    4.1.4 聚类评价指标及实验对比 55;
    4.1.5 聚类结果分析 57;
    4.2 基于智能赋权的吸引子传播聚类算法的上市公司绩效评价 59;
    4.2.1 智能赋权的吸引子传播聚类算法数学模型 59;
    4.2.2 智能赋权的吸引子传播聚类算法流程图 60;
    4.2.3 实验模拟结果 61;
    4.2.4 聚类结果分析 61;
    4.3 基于距离贴近度的吸引子传播聚类算法及其应用 63;
    4.3.1 贴近度法 63;
    4.3.2 基于距离贴近度的吸引子传播聚类算法流程 63;
    4.3.3 实验模拟与结果分析 64;
    4.3.4 上市公司经济绩效评价 66;
    4.4 半监督自适应权重吸引子传播聚类算法 69;
    4.4.1 半监督聚类 69;
    4.4.2 自适应权重 69;
    4.4.3 相关定义 71;
    4.4.4 特征权重 72;
    4.4.5 AFW-SAP算法 73;
    4.4.6 实验模拟与结果分析 73;
    4.5 引入变异度的吸引子传播聚类算法 75;
    4.5.1 算法基本原理 76;
    4.5.2 算法流程 76;
    4.5.3 算法在网站聚类评价中的应用 76;
    4.6 基于结构相似度的半监督自适应吸引子传播聚类算法 80;
    4.6.1 结构相似度量 80;
    4.6.2 实验与分析 82;
    4.7 基于属分布相似度的吸引子传播聚类算法及应用 87;
    4.7.1 属分布相似度 87;
    4.7.2 模拟实验与分析 89;
    4.8 本章小结 90;
    参考文献 90;
    第5章 基于复杂数据结构优化的吸引子传播聚类算法及其应用 92;
    5.1 基于熵权法和主成分分析法相结合的吸引子传播聚类算法 93;
    5.1.1 熵权法 93;
    5.1.2 主成分分析法 94;
    5.1.3 EWPCA-AP算法及其应用 95;
    5.2 基于奇异值分解的自适应吸引子传播聚类算法 102;
    5.2.1 奇异值分解 102;
    5.2.2 基于奇异值分解的降维过程 103;
    5.2.3 动态阻尼因子策略 103;
    5.2.4 SVD-SAP算法流程 104;
    5.2.5 实验与分析 104;
    5.2.6 SVD-SAP聚类算法在股市板块的应用 106;
    5.3 基于*小簇匹配的流形吸引子传播聚类算法 107;
    5.3.1 流形学习与流形距离 107;
    5.3.2 一种基于图的流形距离 109;
    5.3.3 基于*小簇匹配的流形聚类算法 110;
    5.3.4 模拟实验与分析 110;
    5.4 融合多指标面板数据的上市公司绩效评价模型 113;
    5.4.1 多指标面板数据的二维表形式 113;
    5.4.2 多指标面板数据的相似度 114;
    5.4.3 融合多指标面板数据的半监督吸引子传播聚类算法流程 114;
    5.4.4 实证分析 115;
    参考文献 119;
    第6章 结论与展望 122;
    6.1 结论 122;
    6.2 展望 125;
    彩图;

    内容介绍
     

      大数据是一股颠覆力量,使各行业机遇与挑战并存。大数据时代的来临,使大数据分析成为各行业竞争发展的变革点。麦肯锡研究所的研究显示,数据对于企业的重要正变得与劳动力和资本并驾齐驱。聚类是数据分析的重要手段之一,面对海量数据,提取有价值的信息具有重要意义。本书是作者几年来科研成果结,全书共分6章,是针对吸引子传播聚类等算法进行若干理论改进与应用研究,并将其用于金融领域中,取得了令人满意的结果。

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