【摘 要】
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基于距离的聚类算法在处理大数据集、高维数据集和不同类型属性时往往难于奏效,且发现的聚类个数依赖于用户指定的参数,不同参数又会影响聚类结果的准确性。本文深入描述了一
【机 构】
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上海电子信息职业技术学院计算机应用系
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基于距离的聚类算法在处理大数据集、高维数据集和不同类型属性时往往难于奏效,且发现的聚类个数依赖于用户指定的参数,不同参数又会影响聚类结果的准确性。本文深入描述了一种基于网格和密度的算法并应用于保险业务,通过对保单及索赔信息数据库进行聚类,从而得到一些实用的投资风险规则。实践证明,该算法能自动发现存在聚类的最高维子空间,具有强大的处理高维数据和大数据集的数据表格的能力。
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