基于混合数据的证券客户聚类研究

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基于混合数据的证券客户聚类研究

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基于混合数据的证券客户聚类研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-8 页
第一章绪论	第8-16 页
· 研究背景及意义	第8-10 页
· 研究背景	第8-9 页
· 研究意义	第9-10 页
· 国内外研究现状	第10-12 页
· 论文研究内容及框架	第12-14 页
· 研究方法、创新点及难点	第14-16 页
· 研究方法	第14 页
· 创新点	第14-15 页
· 难点	第15-16 页
第二章相关理论综述	第16-27 页
· 客户细分基本理论	第16-20 页
· 客户细分的产生与理论依据	第16-17 页
· 客户细分的目的与作用	第17-19 页
· 客户细分的方式	第19-20 页
· 数据挖掘基本理论	第20-25 页
· 数据挖掘概述	第20-22 页
· 数据挖掘过程	第22-23 页
· 数据挖掘基本方法	第23-25 页
· 聚类分析理论	第25-27 页
· 聚类分析概述	第25-26 页
· 将聚类算法应用于客户细分	第26-27 页
第三章数据预处理	第27-32 页
· 数据预处理概述	第27-28 页
· 证券客户数据预处理的原因	第28-29 页
· 数据预处理技术	第29-32 页
· 数据清洗	第29-30 页
· 数据集成	第30 页
· 数据转换	第30-31 页
· 数据规约	第31-32 页
第四章 K-means聚类分析	第32-41 页
· K-means算法	第32 页
· 对混合数据间距离的计算办法	第32-39 页
· 两个数据对象间距离的计算及改进	第34-39 页
· 数值型属性权重的求解	第39 页
· 两个混合型数据对象间的距离	第39-40 页
· 聚类中心的确定	第40 页
· 初始聚类中心的确定	第40 页
· 以后聚类中心的确定	第40 页
· 聚类过程	第40-41 页
第五章实证分析	第41-49 页
· 所用软件介绍	第41-42 页
· 数据的获取和数据预处理	第42-45 页
· 聚类分析	第45-48 页
· 实证结果分析	第48-49 页
第六章总结及展望	第49-51 页
· 总结	第49-50 页
· 研究的局限性和展望	第50-51 页
参考文献	第51-53 页

本篇论文共53页，点击这进入下载页面。

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