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CLIQUE算法在信用卡审批模型中的应用研究
被引量：
2
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作者
项响琴
汪萍
李健
《安徽建筑工业学院学报（自然科学版）》
2011年第1期89-93,共5页
聚类分析是数据挖掘的最主要功能之一,其中CLIQUE算法是综合了基于密度和基于网格的聚类方法,对于大型数据库中的高维数据的聚类非常有效,解决了现有多种聚类算法只能处理低维空间数据的缺陷。通过分析研究聚类中的CLIQUE算法,将其应用...
聚类分析是数据挖掘的最主要功能之一,其中CLIQUE算法是综合了基于密度和基于网格的聚类方法,对于大型数据库中的高维数据的聚类非常有效,解决了现有多种聚类算法只能处理低维空间数据的缺陷。通过分析研究聚类中的CLIQUE算法,将其应用于信用卡的审批模型中,能进行高效、智能的判断,为发卡银行提供有效的决策支持。
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关键词
数据挖掘
聚类分析
CLIQUE算法
信用卡审批
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题名
CLIQUE算法在信用卡审批模型中的应用研究
被引量：
2
1
作者
项响琴
汪萍
李健
机构
合肥学院网络与智能信息处理中心实验室
安徽建筑工业学院机电学院
出处
《安徽建筑工业学院学报（自然科学版）》
2011年第1期89-93,共5页
基金
安徽省自然科学基金项目(KJ2009B122)
合肥学院人才科研基金项目(11RC06)
安徽省自然科学基金项目(产学研)(KJ2010B033)
文摘
聚类分析是数据挖掘的最主要功能之一,其中CLIQUE算法是综合了基于密度和基于网格的聚类方法,对于大型数据库中的高维数据的聚类非常有效,解决了现有多种聚类算法只能处理低维空间数据的缺陷。通过分析研究聚类中的CLIQUE算法,将其应用于信用卡的审批模型中,能进行高效、智能的判断,为发卡银行提供有效的决策支持。
关键词
数据挖掘
聚类分析
CLIQUE算法
信用卡审批
Keywords
data Mining
clustering analysis
CLIQUE algorithm
credit card approval
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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被引量
操作
1
CLIQUE算法在信用卡审批模型中的应用研究
项响琴
汪萍
李健
《安徽建筑工业学院学报（自然科学版）》
2011
2
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