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基于反洗钱应用的一种有效的增量聚类算法
被引：6
作者：
孙小林
卢正鼎
机构：
[1] 华中科技大学计算机科学与技术学院
[2] 华中科技大学计算机科学与技术学院 湖北武汉
[3] 湖北武汉
来源：
关键词：
反洗钱;
增量聚类;
中心点;
核心树;
D O I：
10.13245/j.hust.2004.11.030
中图分类号：
TP301.6 [算法理论];
学科分类号：
081202 ;
摘要：
为了更及时、清晰地发现洗钱的踪迹 ,减少反洗钱的工作量 ,基于增量层次算法聚类以及划分算法聚类的思想 ,将中心点的思想应用到BIRCH算法中聚类特征 (CF)的计算 ,用核心树代替CF树 ,可以更加适用于类似金融数据这样数据类型复杂 ,含有“噪音”的大型数据集合
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