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现代图书情报技术  2010, Vol. 26 Issue (7/8): 88-94     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2010.07-08.16
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基于PSO的K-means改进算法在证券客户细分中的应用
李英 吴园园 宁福锦
(华东理工大学商学院 上海 200237)
Application of a Modified K-means Clustering Algorithm Based on PSO in Customer Segmentation of Securities Industry
Li Ying  Wu Yuanyuan  Ning Fujin
(Business School,East China University of Science and Technology, Shanghai 200237,China)
全文: PDF (469 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

针对K-means的缺陷,运用SD和PSO算法提出一种改进聚类算法,并通过Java编程实现。以上海某证券公司一个营业部的客户交易数据为例,将数据库中的数据分析、变换和标准化成适合挖掘的形式,将结合的聚类算法应用于细分模型进行聚类,并对聚类结果进行评价和分析。结果表明,利用改进的聚类算法能够得到更高质量的聚类结果。

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吴园园
宁福锦
李英
关键词 粒子群优化K-means算法客户细分    
Abstract

According to the deficiencies of K-means clustering,the paper proposes a modified clustering algorithm which uses SD and PSO algorithm, and achieves this integrated algorithm in Java. In the analysis, the authors take customer transaction data of a securities company in Shanghai as an example. By transforming the database into a form suitable for mining, the paper applies the modified clustering algorithm to cluster segmentation model, and the clustering results show that the improved clustering algorithm can get higher quality clustering results.

Key wordsPSO    K-means algorithm    Customer segmentation
收稿日期: 2010-05-24      出版日期: 2010-09-19
: 

F832 

 
  TP301.6

 
通讯作者: 宁福锦     E-mail: ningfujin@126.com
作者简介: 李英 吴园园 宁福锦
引用本文:   
李英 吴园园 宁福锦. 基于PSO的K-means改进算法在证券客户细分中的应用[J]. 现代图书情报技术, 2010, 26(7/8): 88-94.
Li Ying Wu Yuanyuan Ning Fujin. Application of a Modified K-means Clustering Algorithm Based on PSO in Customer Segmentation of Securities Industry. New Technology of Library and Information Service, 2010, 26(7/8): 88-94.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2010.07-08.16      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2010/V26/I7/8/88

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