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为了更及时、清晰地发现洗钱的踪迹,减少反洗钱的工作量,基于增量层次算法聚类以及划分算法聚类的思想,将中心点的思想应用到BIRCH算法中聚类特征(CF)的计算,用核心树代替CF树,可以更加适用于类似金融数据这样数据类型复杂,含有'噪音'的大型数据集合.
基于反洗钱应用的一种有效的增量聚类算法
【摘 要】
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为了更及时、清晰地发现洗钱的踪迹,减少反洗钱的工作量,基于增量层次算法聚类以及划分算法聚类的思想,将中心点的思想应用到BIRCH算法中聚类特征(CF)的计算,用核心树代替CF
【机 构】
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华中科技大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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华中科技大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2004年11期
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