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通过改进层次聚类和k-means聚类,建立两阶段聚类方法。采用两阶段聚类识别出异常点并得到高质量的聚类结果。结合证券公司客户真实交易数据和人工数据,使用Clementine进行建模从而实现聚类过程,识别出异常值并计算可疑记录的可疑程度,为金融情报部门提供了高质量的调查数据。
基于两阶段聚类的洗钱行为识别
【摘 要】
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通过改进层次聚类和k-means聚类,建立两阶段聚类方法。采用两阶段聚类识别出异常点并得到高质量的聚类结果。结合证券公司客户真实交易数据和人工数据,使用Clementine进行建模从而实现聚类过程,识别出异常值并计算可疑记录的可疑程度,为金融情报部门提供了高质量的调查数据。
【机 构】
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华东理工大学商学院
【出 处】
：
计算机工程
【发表日期】
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2010年15期
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