【摘 要】
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该文主要研究了概念聚类在证券金融数据挖掘中的应用.将大规模数据集合高效地划分为有意义的子集的是金融数据挖掘的基本问题之一.由于数据采集时的随意性和不规则性,加上市
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该文主要研究了概念聚类在证券金融数据挖掘中的应用.将大规模数据集合高效地划分为有意义的子集的是金融数据挖掘的基本问题之一.由于数据采集时的随意性和不规则性,加上市场发展的渐进求程和管理制度的滞后,使得金融数据挖掘要在缺少背景知识的情况下,处理属性类型复杂、有噪音和不完整的数据.选择能够以数据仓库和大型数据集合为对象,有效地实现混合属性对象处理的方法,成为金融数据挖掘的关键.概念聚类是一种无导师的分类方法,能从没有标识的数据对象中自主地发现新奇和潜在的模式.概念聚类还能够直接解释数据挖掘的输出.该文对概念聚类在金融数据挖掘中的应用作了较为深入和系统的研究.对有关金融数据挖掘系统中的:属性离散化预处理,动态概念聚类,关联聚类,Rough相容关系的聚类,时间序列的聚类,规则筛选和归纳,概念的语义相似性,规则有趣性的挖掘等问题进行有益的探讨.
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