《面向金融大數據的若干聚類方法改進與套用研究》是2017年科學出版社出版的圖書，作者是王麗敏、韓旭明。
《面向金融大數據的若干聚類方法改進與套用研究》是2017年科學出版社出版的圖書，作者是王麗敏、韓旭明。內容簡介大數據是一股顛覆性力量，使各行業機遇與挑戰並存。大數據時代的來臨，使大數據分析成為各行業競爭發展的變革點。麥肯...
《EM聚類分析法在大數據時代的套用》是2021年發布的論文。在大數據的時代背景下，各行各業的數據信息在套用和共享上都有著極大的便利，所以對數據的處理和分析手段顯得尤為重要。大數據具有數據量龐大、分析效率低下、非結構化等特點，由於這樣的複雜性，對同一組數據，可以從不同的角度去分析。使用傳統的單維聚類方...
《面向多源大數據的魯棒聚類模型與算法研究》是依託山西大學，由杜亮擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 多源大數據的聚類分析是大數據研究面臨的重要問題之一。由於數據規模大來源廣，多源大數據聚類不得不面對數據中廣泛存在複雜噪聲。現有方法從不同角度進行多源聚類，如多視圖聚類、聚類集成、多核聚類和多關係...
《大數據環境下的空間聚類方法研究》是依託北京師範大學，由付艷擔任項目負責人的青年科學基金項目。項目摘要 空間聚類是空間數據挖掘的一個重要分支，目的是從空間資料庫中發現隱藏的模式或識別出相似的地域。隨著空間信息處理技術的高速發展，空前規模的大數據勢必給聚類研究帶來新的挑戰。本項目的研究面向大數據環境下的...
提出一系列改進的群智慧型最佳化算法、改進的聚類算法，並將最佳化後群體智慧型算法套用於聚類、大數據聚類，有效提升聚類效果與精度。在地震數據、圖像分割、複雜函式極值搜尋、金融數據分析等領域，進行了仿真模擬與對比分析研究，都取得較好效果，具有很好套用價值。 在群體智慧型算法方面，提出和引入趨勢搜尋機制、協同進化機制...
《面向社會化媒體異構大數據的快速組合聚類研究》是依託北京航空航天大學，由李紅擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 聚類分析是數據挖掘的關鍵技術。近年來，隨著社會化媒體的蓬勃發展，以用戶生成內容為核心的複雜異構大數據不斷湧現，其海量、高維、異質等特徵，對傳統聚類分析方法提出了嚴峻的挑戰。本項目嘗試採用組合...
《面向金融大數據的若干聚類方法改進與套用研究》是2017年科學出版社出版的圖書，作者是王麗敏、韓旭明。內容簡介 大數據是一股顛覆性力量，使各行業機遇與挑戰並存。大數據時代的來臨，使大數據分析成為各行業競爭發展的變革點。麥肯錫全球研究所的研究顯示，數據對於企業的重要性正變得與勞動力和資本並駕齊驅。聚類是數據...
