金融数据挖掘
金融行业智能化金融数据分析与挖掘方案
金融行业智能化金融数据分析与挖掘方案第一章智能化金融数据分析概述 (2)1.1 金融数据分析的意义 (2)1.2 智能化金融数据分析的发展趋势 (2)第二章数据采集与预处理 (3)2.1 数据采集方法 (3)2.2 数据清洗与预处理 (3)2.3 数据质量评估 (4)第三章金融数据分析方法 (4)3.1 描述性统计分析 (4)3.2 关联规则挖掘 (4)3.3 聚类分析 (5)第四章金融风险评估 (5)4.1 信用风险评估 (5)4.2 市场风险评估 (6)4.3 操作风险评估 (6)第五章资产配置与优化 (7)5.1 资产配置策略 (7)5.2 资产组合优化 (7)5.3 风险调整收益分析 (7)第六章金融产品推荐与营销 (8)6.1 客户需求分析 (8)6.2 金融产品推荐算法 (9)6.3 金融营销策略 (9)第七章金融欺诈检测与防范 (10)7.1 欺诈行为分析 (10)7.2 欺诈检测技术 (10)7.3 防范策略 (11)第八章金融行业智能化应用案例 (11)8.1 智能投顾 (11)8.2 智能风险管理 (12)8.3 智能信贷审批 (12)第九章金融数据安全与隐私保护 (13)9.1 数据安全风险 (13)9.1.1 概述 (13)9.1.2 常见数据安全风险 (13)9.2 数据加密技术 (13)9.2.1 概述 (13)9.2.2 常见数据加密技术 (13)9.3 隐私保护策略 (14)9.3.1 数据脱敏 (14)9.3.2 数据访问控制 (14)9.3.3 数据匿名化 (14)9.3.4 数据安全审计 (14)9.3.5 数据合规性检查 (14)9.3.6 安全教育和培训 (14)9.3.7 数据安全技术创新 (14)第十章金融行业智能化发展趋势与挑战 (14)10.1 金融行业智能化发展前景 (14)10.2 技术挑战 (15)10.3 监管与合规挑战 (15)第一章智能化金融数据分析概述1.1 金融数据分析的意义金融数据分析是金融行业发展的关键环节，其意义主要体现在以下几个方面：（1）提升决策效率：金融数据分析能够帮助企业快速了解市场动态，掌握客户需求，为管理层提供准确、及时的数据支持，从而提高决策效率。
数据挖掘技术在金融行业中的应用
数据挖掘技术在金融行业中的应用随着信息技术和数字化经济的快速发展，数据成为企业日常运营中不可或缺的重要资源。
而数据挖掘技术作为从大量数据集中发现模式、关系和规律的手段，也在金融行业中得到广泛的应用。
一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术指基于大数据仓库中的海量数据，通过计算机技术、统计学等手段，从数据中挖掘出隐含的、以前未知的、有用的商业信息。
数据挖掘技术主要包括数据采集、数据预处理、数据挖掘算法和模型评估等环节。
二、金融行业中数据挖掘技术的应用1. 风险管理在金融行业中，风险管理是至关重要的一项工作。
数据挖掘技术可以帮助银行和证券公司通过对客户信息和投资者行为的分析，预测市场波动、交易风险和客户信用风险，提升风险管理能力。
2. 营销策略数据挖掘技术可以有效地解决市场营销中的个性化定位问题。
通过对客户的消费行为、偏好和需求进行分析，企业可以根据客户信息和行为模式，进行真正意义上的个性化推荐和定向营销。
这种个性化的营销方式比传统的广告宣传更能吸引和留住客户，提高企业的市场占有率和客户满意度。
3. 欺诈识别数据挖掘技术可以帮助金融机构尽早发现和防范欺诈行为。
通过对客户的数据行为分析，如交易历史、资金流向和交易模式等，可以预测和识别欺诈行为，从而减轻金融机构的损失风险。
4. 投资决策对于基金公司和证券公司来说，数据挖掘技术可以帮助分析企业的财务数据和经营数据，进行投资策略的制定和推荐。
基于历史数据和市场趋势，可以建立模型进行预测和分析，根据数据结果做出科学、合理的投资决策。
三、数据挖掘技术在金融行业中的应用案例1. 海量数据下的风控探索在互联网金融领域中，风控是一项很难的工作。
但是数据挖掘技术成功解决了这一问题。
通过对大量的提前评估数据进行分析和挖掘，可以大大提升风险管理的精准程度。
比如，在大数据集中，进行分析预测用户的信用评级、个人信用历史、社交数据、运动数据等，对用户进行风险评估和控制，实现精准、可靠的风险处理。
金融交易数据的挖掘与分析技术分享
金融交易数据的挖掘与分析技术分享近年来，随着金融科技的快速发展，金融交易数据的挖掘与分析成为了金融行业中不可忽视的重要领域。
金融交易数据的挖掘与分析技术可以帮助金融机构提高风险管理能力、优化投资策略，同时还能通过智能化的分析帮助投资者做出更明智的投资决策。
本文将分享金融交易数据的挖掘与分析技术，探讨其在金融领域的应用和未来的发展趋势。
一、金融交易数据的挖掘技术金融交易数据的挖掘是指从庞杂的金融数据中提取有价值的信息，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
以下是几种常用的金融数据挖掘技术：1.1 时间序列分析时间序列分析是一种通过研究随时间变化的数据来观察其规律的方法。
在金融交易数据分析中，时间序列分析常用于预测金融资产的价格波动。
通过对历史价格数据的分析，可以识别出一些重要的市场趋势和周期性循环，从而辅助投资者做出决策。
1.2 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用来发现特定事件之间关联性的分析方法。
在金融领域，关联规则挖掘可以帮助金融机构发现不同金融产品之间的关联性，从而提供更全面的投资组合建议。
例如，分析信用卡消费数据与收入水平之间的关联性，可以帮助银行制定更合适的信用额度和利率政策。
1.3 文本挖掘金融行业中的新闻和舆情信息对市场和投资者的影响巨大。
文本挖掘技术可以帮助金融机构实时监测和分析新闻和社交媒体上的信息，以及对这些信息进行情感分析和舆情监测。
通过对新闻和舆情数据进行挖掘，金融机构可以更好地理解市场情绪和投资者情绪，从而做出更准确的投资决策。
二、金融交易数据的分析技术金融交易数据的分析是通过对挖掘得到的数据进行统计和建模，从而揭示数据中的规律和趋势，以支持金融决策。
以下是几种常用的金融交易数据分析技术：2.1 风险分析风险分析是金融机构必不可少的一项工作。
通过对挖掘得到的金融交易数据进行风险分析，可以评估不同金融资产的风险水平，并制定相应的风险管理策略。
例如，通过计算股票波动率和相关性，金融机构可以更好地管理投资组合的风险，降低投资损失。
数据挖掘在金融行业的应用
数据挖掘在金融行业的应用数据挖掘是一种通过分析大量数据，从中发现隐藏的模式和关联性的方法。
在金融行业中，数据挖掘已经被广泛应用，为金融机构提供了更加准确和高效的决策支持。
本文将介绍数据挖掘在金融行业的应用，包括风险管理、信用评估、市场预测等方面。
一、风险管理风险管理是金融行业中最重要的一项任务之一。
通过数据挖掘技术，金融机构能够对风险进行更全面、准确的评估和预测。
例如，通过分析历史数据和市场变动情况，可以建立信用违约风险模型，帮助银行评估贷款借款人的信用风险，从而避免坏账的发生。
二、信用评估在金融行业中，信用评估是一个关键的环节。
传统的信用评估方法主要依靠人工审查和统计分析，效率低下且容易出现误判。
而数据挖掘技术可以通过分析大量的借款人数据和其他相关信息，自动构建信用评估模型，并对借款人的信用进行准确的预测。
这种方法不仅提高了评估的准确性，还大大节约了时间和人力成本。
三、市场预测金融市场变化莫测，对市场趋势的准确预测对投资者和金融机构来说至关重要。
数据挖掘技术可以帮助分析师和投资者通过分析历史市场数据和相关因素，预测未来市场的走势。
例如，通过挖掘股票市场的历史数据和其他相关指标，可以建立股票价格预测模型，为投资者提供参考，辅助他们进行投资决策。
四、反欺诈在金融行业中，欺诈是一种常见的问题。
通过数据挖掘技术，金融机构可以对用户的行为进行分析，识别出潜在的欺诈行为。
例如，通过分析用户的交易行为和异常模式，可以发现涉嫌欺诈的交易，并及时采取相应的措施来避免损失。
五、客户关系管理数据挖掘技术还可以帮助金融机构更好地管理客户关系。
通过分析客户的行为数据和其他相关信息，可以建立客户购买行为模型，准确预测客户未来的需求和购买意愿。
这种方法可以帮助金融机构制定有针对性的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
六、其他应用领域除了以上几个方面，数据挖掘在金融行业还有很多其他的应用领域，比如股票交易策略优化、产品推荐、市场定位等。
金融行业的金融市场数据分析与挖掘
金融行业的金融市场数据分析与挖掘随着金融市场的不断发展和全球化程度的提高，金融行业对于金融市场数据的分析与挖掘变得越来越重要。
金融市场数据分析与挖掘是指通过对金融市场中各种数据的收集、整理、分析和挖掘，提取有价值的信息，为金融决策提供科学依据。
一、金融市场数据的来源和类型金融市场数据主要来源于各类金融机构、交易所、公开数据以及互联网等。
根据数据的性质和特点，可以将金融市场数据分为基础数据和衍生数据两类。
基础数据是指一些直接观测到的重要市场指标，如股票市场的交易数据、债券市场的发行数据、外汇市场的汇率数据等。
这些数据通常是实时更新的，对于分析市场的当前状况和趋势具有重要意义。
衍生数据是基于基础数据进行计算和推导的一些指标或指数，如各种技术指标、财务比率、市场指数等。
这些数据通过运用数学模型和统计分析方法，对基础数据进行加工和处理，从而更好地反映市场的特征和规律。
二、金融市场数据分析方法在金融行业，数据分析方法主要可以分为描述性分析、预测性分析和决策支持分析三个层次。
1. 描述性分析：描述性分析是对金融市场数据进行整理、分类和总结，以了解数据的基本特征和规律。
通过统计指标、图表和图形等方法，能够直观地展示数据的分布、变化趋势和相互关系，帮助分析师对市场状况进行初步判断。
2. 预测性分析：预测性分析是根据金融市场数据的历史走势和规律，预测未来市场的发展趋势和走势。
这种分析方法常用的有趋势分析、周期分析、时间序列分析等。
预测性分析的目的是提供对未来市场的合理估计，为投资决策提供参考。
3. 决策支持分析：决策支持分析是根据金融市场数据进行的多维度、多指标的分析，以辅助金融决策的制定和实施。
通过建立数学模型、利用统计学和风险管理等方法，为金融从业者提供决策时的科学依据和风险评估。
三、金融市场数据挖掘技术金融市场数据挖掘技术是指通过对金融市场数据进行自动化、智能化的处理和分析，从大量的数据中发现规律、模式和新的应用价值。
金融数据挖掘技术的常见问题与解决方案研究及应用实践案例
金融数据挖掘技术的常见问题与解决方案研究及应用实践案例金融数据挖掘技术是指利用计算机和统计学方法自动发现、提取和分析大量的金融数据的过程。
在当今信息爆炸的时代，金融机构面临着海量数据的挑战，如何从这些数据中提取出有价值的信息成为了一项重要的任务。
然而，金融数据挖掘技术在实践中面临一些常见的问题，本文将对这些问题进行研究，并给出相应的解决方案。
常见问题之一是数据质量问题。
金融数据的质量直接影响到数据挖掘模型的准确性和可靠性。
金融数据往往存在着缺失值、异常值、重复值等问题，这些问题会严重影响数据的准确性。
为了解决数据质量问题，可以采取以下几种解决方案：首先，对数据进行清洗，删除缺失值、异常值和重复值；其次，采用插补算法填补缺失值；最后，建立异常检测模型，排除异常值的影响。
另一个常见问题是特征选择问题。
在金融数据挖掘中，特征选择是指从大量的候选特征中选择出适合建模的有效特征。
特征选择的好坏直接影响到模型的性能和泛化能力。
面对海量的金融数据，如何选择出适合的特征成为一个难点。
解决特征选择问题可以采用以下几种方法：首先，基于统计学方法，如方差分析、卡方检验等进行特征选择；其次，采用机器学习算法进行特征选择，如决策树、随机森林等；最后，采用基于信息熵或相关性的方法进行特征选择。
此外，金融数据挖掘中常见的问题还包括模型选择问题和模型评估问题。
模型选择是指从多个候选模型中选择出最合适的模型进行建模。
在金融数据挖掘中，常见的模型包括线性回归模型、支持向量机模型、神经网络模型等。
如何选择合适的模型成为了一个关键问题。
解决模型选择问题可以考虑以下几点：首先，根据问题的需求和数据的特点选择合适的模型类型；其次，利用交叉验证等方法进行模型评估和比较；最后，采用集成学习方法，如随机森林、Adaboost等，融合多个模型的优点。
在金融数据挖掘的应用实践中，有许多成功的案例值得借鉴。
例如，分析股票市场数据可以帮助投资者制定合理的投资策略。
金融大数据挖掘
金融大数据挖掘随着信息技术的快速发展和金融行业的不断创新，金融大数据挖掘正逐渐成为一种重要的技术手段和应用方法。
利用大数据挖掘技术，可以帮助金融机构更好地理解市场趋势、客户需求和风险情况，进而指导决策和提升业务效率。
本文将从金融大数据的特点、挖掘方法和应用实例等方面，探讨金融大数据挖掘的现状与发展趋势。
一、金融大数据的特点金融行业的数据具有以下特点：1.数据量大。
金融交易、客户信息、市场行情等各种数据源产生的数据量庞大，远超过人类的处理能力。
2.数据类型多样。
金融数据包括结构化数据（如交易数据、财务报表）和非结构化数据（如新闻、社交媒体评论），需要通过多种技术手段进行整合和分析。
3.数据价值高。
金融数据蕴含着许多有价值的信息，可以用于预测市场走势、发现商机、评估风险等。
二、金融大数据挖掘的方法金融大数据挖掘主要包括以下几个方面的方法：1.数据预处理。
针对大数据的特点，需要对数据进行清洗、去噪、归一化等处理，以减少数据的噪声和冗余。
2.数据集成。
将来自不同数据源、不同格式的数据整合起来，以形成完整的数据集，为后续的挖掘和分析提供基础。
3.数据挖掘算法。
根据需求选择合适的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等，以从数据中提取有价值的信息。
4.模型评估与优化。
采用交叉验证、模型比较等方法对挖掘结果进行评估，进一步优化算法和模型的准确性和稳定性。
三、金融大数据挖掘的应用金融大数据挖掘在金融行业具有广泛的应用场景，主要包括以下几个方面：1.风险管理。
利用金融大数据挖掘技术可以对市场风险、信用风险等进行预测和评估，提高风险管理的效果和精度。
2.客户关系管理。
通过对大数据的挖掘和分析，可以了解客户的需求、偏好和行为，从而优化产品设计、提升客户满意度。
3.投资决策。
金融大数据挖掘可以帮助投资者对市场进行分析和预测，制定更合理的投资策略，提高投资收益。
4.反欺诈和反洗钱。
通过对金融交易数据进行挖掘，可以发现欺诈行为和洗钱行为的特征，提高金融机构的反欺诈和反洗钱能力。
金融行业的金融数据分析与挖掘
金融行业的金融数据分析与挖掘在当今信息爆炸的数字时代，金融行业面临着大量的数据，这些数据蕴含着巨大的潜能，可以为机构提供重要的洞察和决策支持。
因此，金融数据分析与挖掘变得尤为重要。
本文将探讨金融行业中的数据分析与挖掘方法，并介绍其在提高决策效率、风险管理、市场预测等方面的重要应用。
一、数据分析方法1. 统计分析统计分析是金融数据分析的基础方法之一。
通过搜集、整理和总结数据，利用统计学原理进行计算和分析，从而揭示数据的规律和趋势。
常用的统计分析方法包括平均数、标准差、相关性分析等。
通过统计分析，可以帮助金融机构快速了解市场情况，并为决策提供可靠的参考依据。
2. 数据挖掘数据挖掘是运用计算机技术和统计学方法，从大量的数据中自动发现隐藏在其中的模式和规律。
在金融行业，数据挖掘主要用于风险评估、信用评级、客户分类等方面。
通过数据挖掘，金融机构可以识别潜在的风险和商机，提高决策质量。
3. 机器学习机器学习是一种人工智能领域的方法，通过计算机的学习能力，从数据中学习并做出预测和决策。
在金融数据分析中，机器学习可以帮助金融机构构建风险模型、预测市场趋势，并自动化决策过程。
机器学习的使用可以提高分析效率和准确性，为金融行业带来更多的商业价值。
二、金融数据分析与挖掘的应用1. 提高决策效率金融数据分析与挖掘为金融机构提供了更多的数据洞察，可以辅助决策过程。
通过对市场数据、客户数据等进行分析，可以帮助金融机构制定更精准的营销策略、产品定价策略，提高决策的效率和准确性。
2. 风险管理金融机构面临着各种类型的风险，包括市场风险、信用风险等。
通过对历史数据和实时数据的分析与挖掘，可以为金融机构提供风险预警和风险评估的能力。
例如，利用数据挖掘技术，可以识别出潜在的欺诈行为，提高交易的安全性。
3. 市场预测金融市场的波动性和不确定性给投资者带来了挑战。
金融数据分析与挖掘可以帮助预测市场趋势、挖掘投资机会。
在股票市场中，通过对历史数据的分析和挖掘，可以构建股票价格预测模型，为投资者提供参考依据。
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金融数据挖掘论文院系：理学院专业班级：信息与计算科学132班学号：************姓名：***日期：2016年6月24日摘要本文主要讲述金融数据挖掘中的聚类分析，主要介绍聚类分析的几种聚类的方法——系统层次聚类法，k-均值算法，BIRCH算法和基于密度的聚类算法。
然后通过几个实例来深度了解这几种算法，最后是聚类分析在生活中的应用。
目录摘要 ................................................................... 错误!未定义书签。
1. 前言 (3)2. 相关算法分析 (3)2.1系统层次聚类法 (3)2.2 k-均值算法 (4)2.3 BIRCH算法 (6)2.4基于密度的聚类算法 (7)3. 实例分析 (8)3.1 R语言的一个实例 (8)4. 应用 (10)5. 总结 (11)1、前言聚类分析也称无教师学习或无指导学习，与分类学习相比，聚类的样本一般事先不做标记，需要由聚类学习算法自动确定。
聚类分析是在没有训练目标的情况下将样本划分为若干簇的方法。
聚类分析是数据挖掘中重要的分析方法，由于数据和问题的复杂性，数据挖掘对聚类方法有一些特殊的需要，这些需要表现为：大规模数据中块特征的认识需要，能够处理不同属性数据的聚组，适应不同形状的聚类方法，具备抗强噪声的能力和较好的解释性，不受输入数据的顺序的影响，高维聚类以及能够和具体的约束兼容等，以上需要造就了丰富的聚类分析方法，也使得聚类分析广泛的应用于客户分析、文本归类、结构分组和行为跟踪等问题中，成为数据挖掘中发展很快而且灵活变化丰富的一个分支。
聚类分析是一种探索数据分组的统计方法，其目的是建立一种归类的方法，将一批样本或变量，按照它们在特征上的水程度进行分类，使得组内样品的相似度达到最大，而组间的差距达到最大。
即簇内部的人艺两个样本之间具有较高的相似度，而属于不同簇的两个样本之间具有较高的相异度。
相异度通常用样本间的距离刻画。
在实际应用中，经常将一个簇中的数据样本作为同质的整体看待，有简化问题和过滤冗余信息的作用。
聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。
聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。
在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中。
2、相关算法分析2.1系统层次聚类法距离分层的典型方法是层次聚类算法。
层次聚类法也称为系统层次聚类法，其想法是首先将所有的样品都单独作为一类，然后计算任意两个类之间的距离，将其中距离最近的两个类合并为一类，同时聚类的数量减一。
不断重复这个过程，直到最后只剩下最大的类别。
层次聚类算法的步骤可以概括如下：（1）根据适当的距离定义准则，计算现有的N个类别两两之间的距离，找到其中最近的两个类(不妨记为P和Q)；（2）将P，Q合并，作为一个新类PQ，加上剩下的N-2个类，此时共有N-1个类；（3）重复步骤（1）（2），直到聚类数缩减为1停止。
系统聚类的算法复杂度是O(n^2)，上述聚类的结果可以用一个树状图展示，如图2.1所示，其中树的最低端表示所有的样品单独成类，最顶端表示所有的样品归为一类，而在此之间，聚类数从N-1变动到2。
在任何一个给定的高度上，都可以判断哪些样品被分在树的同一枝，而聚类数的确定，需要通过实际情况进行判断。
图2.12.2 k-均值算法k-均值算法是另一种应用范围非常广的聚类方法，它是一种典型的划分聚类的方法。
其思想是在给定聚类数K时，通过最小化组内误差平方和来得到每一个样本点的分类。
k-均值算法的过程大致如下：（1）从N个样本点在中任意选择（一般是随机分配）K个作为初始聚类中心；（2）对于剩下的其他样本点，根据他们与样本中心的距离，分别将他们分派给与其最相似的中心所在的类别；（3）计算每个新类的聚类中心；（4）不断重复（2），（3），直到所有的样本点的分类不再改变或类中心不再改变。
具体如下：输入：k, data[n];（1）选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]；（2）对于data[0]….data[n]，分别与c[0]…c[k-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i；（3）对于所有标记为i点，重新计算c[i]={ 所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的个数；（4）重复(2)(3)，直到所有c[i]值的变化小于给定阈值。
K-均值算法的第二个人问题是容易受到初始点选择的影响，在分类数据上分辨力不强，不适用于非凸问题，受异常数据影响，受到不同类别的密度方差大小的影响。
解决的方法是采用二分K-均值过程。
其主要思想是：假设要将样本数据分为K个簇，先用基本K-均值算法将所有的数据分为两个簇，从所得结果中选择一个较大的簇，继续使用K-均值算法进行分裂操作，直到得到K个簇，算法终止。
二分K-均值算法步骤如下：输入：训练数据集D，二分次数m，目标簇数k。
输出：簇集N={N1，N2……,Nk}。
（1）初始化簇集S，它只含一个包含所有样本的簇N，将簇数K’初始化为1；（2）从S中取出一个最大的簇Ni；（3）使用K-均值聚类算法对簇Ni进行m次二分聚类操作；（4）分别计算这m对子簇的总SSE的大小，将具有最小总SSE的一对子簇添加到S中，执行K’++操作；（5）如果K’=K，算法结束。
否则重复（2）到（5）步骤。
算法使用误差平方和SSE最为聚类的评价函数，对于二分K-均值聚类算法是各个步骤都是只有2个簇中心，因此相对于基本K-均值算法而言，更不易受到簇中心初始化问题的影响。
二分K-均值算法中各步找出SSE之和最小的一对子簇N1和N2：J=∑‖x i−m1∗‖2+∑‖x i−m2∗‖2x i∈N1x i∈N2在二分K-均值算法中，使用误差平方和和度量聚类的质量的好坏，具体的操作是对各个样本点的误差采取欧几里德距离进行计算，然后计算误差平方和。
二分K-均值算法没有初始化的问题，每一步操作实际上就是从m对子簇中找到误差平方和最小的一对子簇，然后再进行基本的K-均值操作。
2.3 BIRCH算法Zhang 等人提出了Birch（Blanced Iterative Reducing and Clustering）[1] 算法来对大规模数据集进行聚类。
Birch 算法是一种非常有效的、传统的层次聚类算法，该算法能够用一遍扫描有效地进行聚类，并能够有效地处理离群点。
Birch 算法是基于距离的层次聚类，综合了层次凝聚和迭代的重定位方法，首先用自底向上的层次算法，然后用迭代的重定位来改进结果。
[2]层次凝聚是采用自底向上策略，首先将每个对象作为一个原子簇，然后合并这些原子簇形成更大的簇，减少簇的数目，直到所有的对象都在一个簇中，或某个终结条件被满足。
Birch 算法的主要思想是：通过扫描数据库，建立一个初始存放于内存中的聚类特征树，然后对聚类特征树的叶结点进行聚类。
它的核心是聚类特征（CF）和聚类特征树（CF Tree）。
CF 是指三元组CF=（N，LS，SS），用来概括子簇信息，而不是存储所有的数据点。
其中：N：簇中d 维点的数目； LS：N 个点的线性和；SS：N 个点的平方和。
比如给定一个由二维点组成的集合{(3,4),(2,6),(4,5)}，那么CF 结构概括了簇的基本信息，并且是高度压缩的，它存储了小于实际数据点的聚类信息。
同时CF 的三元结构设置使得计算簇的半径、簇的直径、簇与簇之间的距离等非常容易。
Birch 算法主要分为以下两个阶段：(1) 扫描数据库，动态的建立一棵存放在内存的CF 树。
若内存不够，则增大阈值，在原树基础上构造一棵较小的树。
(2) 对叶节点进一步利用一个全局性的聚类算法，改进聚类质量。
由于 CF 树的叶节点代表的聚类可能不是自然的聚类结果，原因是给定的阈值限制了簇的大小，并且数据的输入顺序也会影响到聚类结果。
因此，需要对叶节点进一步利用一个全局性的聚类算法，改进聚类质量。
2.4 基于密度的聚类算法DBSCAN（Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于高密度联通区域的聚类算法，它将类簇定义为高密度相连点的最大集合。
它本身对噪声不敏感，并且能发现任意形状的类簇。
DBSCAN中的的几个定义：Ε领域：给定对象半径为Ε内的区域称为该对象的Ε领域核心对象：如果给定对象Ε领域内的样本点数大于等于MinPts，则称该对象为核心对象。
直接密度可达：对于样本集合D，如果样本点q在p的Ε领域内，并且p为核心对象，那么对象q从对象p直接密度可达。
密度可达：对于样本集合D，给定一串样本点p1,p2….pn，p= p1,q= pn,假如对象pi从pi-1直接密度可达，那么对象q从对象p密度可达。
密度相连：对于样本集合D中的任意一点O，如果存在对象p到对象o密度可达，并且对象q到对象o密度可达，那么对象q到对象p密度相连。
可以发现，密度可达是直接密度可达的传递闭包，并且这种关系是非对称的。
密度相连是对称关系。
DBSCAN目的是找到密度相连对象的最大集合。
Eg: 假设半径Ε=3，MinPts=3，点p的E领域中有点{m,p,p1,p2,o}, 点m的E 领域中有点{m,q,p,m1,m2},点q的E领域中有点{q,m},点o的E领域中有点{o,p,s},点s的E领域中有点{o,s,s1}.那么核心对象有p,m,o,s(q不是核心对象，因为它对应的E领域中点数量等于2，小于MinPts=3)；点m从点p直接密度可达，因为m在p的E领域内，并且p为核心对象；点q从点p密度可达，因为点q从点m直接密度可达，并且点m从点p直接密度可达；点q到点s密度相连，因为点q从点p密度可达，并且s从点p密度可达。
算法DBSCAN步骤：输入：E —半径MinPts —给定点在E领域内成为核心对象的最小领域点数D —集合输出：目标类簇集合方法：repeat（1）判断输入点是否为核心对象（2）找出核心对象的E领域中的所有直接密度可达点util 所有输入点都判断完毕repeat针对所有核心对象的E领域所有直接密度可达点找到最大密度相连对象集合，中间涉及到一些密度可达对象的合并。
Util 所有核心对象的E领域都遍历完毕3、实例分析一个用R语言的聚类分析，数据集用的是iris第一步：对数据集进行初步统计分析 #检查数据的维度> dim(iris)[1] 150 5> names(iris) #显示数据集中的列名[1] “Sepal.Length”“Sepal.Width”“Petal.Length”“Petal.Width”“Species”> str(iris) #显示数据集的内部结构…data.frame‟: 150 obs. of 5 variables:$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 …$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 …$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 …$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 …$ Species : Factor w/ 3 levels “setosa”,”versicolor”,..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 …> attributes(iris) #显示数据集的属性$names #就是数据集的列名[1] “Sepal.Length”“Sepal.Width”“Petal.Length”“Petal.Width”“Species”$s #个人理解就是每行数据的标号[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20[21] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40[41] 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60[61] 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80[81] 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100[101] 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120[121] 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140[141] 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150$class #–表示类别[1] “data.frame”> iris[1:5,] #查看数据集的前五项数据情况Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa> iris[1:10, "Sepal.Length"]#查看数据集中属性Sepal.Length前10行数据[1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 5.4 4.6 5.0 4.4 4.9> iris$Sepal.Length[1:10] # 同上[1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 5.4 4.6 5.0 4.4 4.9> summary(iris) #显示数据集中每个变量的分布情况Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width SpeciesMin. :4.300 Min. :2.000 Min. :1.000 Min. :0.100 setosa :50 1st Qu.:5.100 1st Qu.:2.800 1st Qu.:1.600 1st Qu.:0.300 versicolor:50 Median :5.800 Median :3.000 Median :4.350 Median :1.300 virginica :50 Mean :5.843Mean :3.057 Mean :3.758 Mean :1.199 3rd Qu.:6.400 3rd Qu.:3.300 3rd Qu.:5.100 3rd Qu.:1.800 Max. :7.900 Max. :4.400 Max. :6.900 Max. :2.500 3 > table(iris$Species) setosa versicolor virginica 50 50 50 #显示iris数据集列Species中各个值出现频次> pie(table(iris$Species)) #根据列Species画出饼图> var(iris$Sepal.Length) #算出列Sepal.Length的所有值的方差[1] 0.6856935> cov(iris$Sepal.Length, iris$Petal.Length) # 算出列iris$Sepal.Length和iris$Petal.Length的协方差[1] 1.2743154、应用聚类分析师数据挖掘中一种常用的技术，在实践中可以多角度应用于市场分析，为市场营销战略和策略的制定提供科学合理的参考。