导读:本文包含了聚类思想论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:车险,续保概率,聚类分析,客户画像
聚类思想论文文献综述
蒋晓雪,王超洁,高雅巍[1]（2019）在《基于聚类思想对车险客户精准画像的研究》一文中研究指出近年来,我国的保险行业稳步开展、汽车保有量继续增加,机动车辆保险在我国的财险保费及财险公司业务中占有很大的份额,故建立合理的客户续保模型和研究续保概率影响因素对于财险公司具有重大的意义。本文以客户为主要研究对象,通过分析客户购买保险的数据信息,从中提取客户属性因素,对数据进行量化处理,使用SPSS软件采用K-Means聚类技术和Hierarchicalcluster分析客户得到精准画像,以此有针对性的向客户提供个性化建议方案,从而提高续保概率。(本文来源于《智库时代》期刊2019年33期）
范会涛,冯涛[2]（2018）在《基于聚类思想的加权条件熵及属性约简》一文中研究指出通过聚类分析的方法得到信息粒与对象权重的确定方法,同时将对象权重与熵理论知识相结合定义了一种加权条件熵.最后基于新定义的加权条件熵得到一种改进的属性重要度确定方法和相应的属性约简算法,并且用UCI中的几组数据集验证了该算法的可行性和合理性.(本文来源于《郑州大学学报(理学版)》期刊2018年01期）
杨博,孙志洁[3]（2017）在《基于聚类思想实现声探测器组网多目标跟踪法》一文中研究指出介绍了一种基于聚类思想实现声探测器组网系统多目标跟踪的方法。简略介绍了声探测器组网系统的组成和工作方式,详细介绍了该系统在工程应用中采用的多目标跟踪的设计方法。试验结果证明该方法具有良好的准确性和实时性。(本文来源于《电声技术》期刊2017年Z4期）
何苗[4]（2016）在《基于聚类思想的概念格压缩》一文中研究指出利用聚类思想对概念格进行压缩。根据概念之间外延和内涵的差别得到概念之间的相似度;从概念之间的相似度出发,基于谱系聚类思想对所有概念进行聚类。根据聚类的结果,利用K删除变换对概念格进行压缩并且证明了概念格经过压缩之后得到的仍然是一个完备格。(本文来源于《陕西理工学院学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
陈文斌,林菁,胡昌君[5]（2016）在《基于聚类思想的交通信号相位组合优化研究》一文中研究指出为合理地进行信号相位组合的优化设计,从单点信号控制交叉口车辆运行特性出发,对相位组合优化问题进行分析。首先定义相位绿灯时间的相对利用率,在此基础之上,将相位内交通流的组合优化问题抽象为不同交通流对象之间的聚类问题,运用聚类分析方法建立相位组合优化模型。模型选取相位绿灯时间的相对利用率作为聚类结果的检验标准,将交叉口延误时间作为相位组合优化方案的评价指标。通过vissim仿真对比,信号交叉口总延误降低15%左右。(本文来源于《西华大学学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
王力慧[6]（2016）在《基于Copula方法和聚类思想的股票选择研究》一文中研究指出股票市场经过20多年来不断地发展变革,如今已变得愈加成熟和完善。然而在经济全球化和金融一体化的趋势不断增强的背景下,中国股票市场与世界的联系愈加紧密,金融风险也在日益加剧。同时,由于金融变量之间关系的愈加复杂化以及其数量级的飞速增长使得我们进行金融风险的测度及资产组合的研究存在以下问题:一是单一的Copula模型无法全面解析股票之间的相关关系;二是对市场与市场、板块与板块或者对小部分股票进行的研究已经不能满足投资者对于庞大投资组合的需求。本文从Copula理论出发,选择金融变量中应用较多的叁种阿基米德Copula函数进行混合模型构造,对上证股市的全部A股数据进行尾部相关研究,并基于尾部相关的结果对股票进行聚类分析,据此为投资者提供投资组合的有效建议。实证分析表明,混合Copula模型对于股票之间相关性的解析能力优于单一Copula函数,并且利用聚类分析也能看到股票之间上尾(收益)与下尾(风险)相关特性的不同,对尾部相关矩阵的可视化实现能够为投资者提供更为直观的指导意见。(本文来源于《首都经济贸易大学》期刊2016-03-01）
石岩,邓敏,刘启亮,唐建波[7]（2013）在《融合尺度空间聚类思想的海温多尺度分区方法》一文中研究指出采用多尺度空间聚类方法研究了太平洋海温的多尺度区域划分。首先,基于尺度空间思想,针对气候时间序列,提出了一种改进的尺度空间聚类方法。然后,采用所提出的聚类方法对太平洋海温进行多尺度划分,结果发现,多尺度区域划分结果可以准确重建现有海洋气候指数,且不需用户输入参数。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2013年12期）
睢羽,宋守信[8]（2013）在《基于投影寻踪聚类思想的地铁火灾二次事故风险评估》一文中研究指出基于能量转移理论、多米诺效应理论等相关理论对地铁火灾二次事故概念进行界定;将地铁火灾二次事故风险分为孕灾环境的不稳定性、致灾因子的危险性、承灾体的脆弱性叁个子系统,并建立地铁火灾二次事故安全评价指标体系,通过基于投影寻踪聚类思想的风险动态评估模型对地铁火灾二次事故进行量化分析。(本文来源于《消防科学与技术》期刊2013年07期）
徐晓艳[9]（2013）在《基于聚类思想的改进混合遗传算法》一文中研究指出现代科学理论研究和实践中存在着大量优化及自适应问题。在大规模的复杂多模态优化问题上，一般的计算方法无能为力。遗传算法是一种模拟生物遗传进化过程的自适应全局优化概率搜索算法。它依据概率对各代种群施加选择、交叉和变异等遗传操作，使种群逐步进化到包含或接近最优解的状态，是解决各类复杂优化问题的一种有效算法。早熟收敛和收敛速度之间的平衡一直是遗传算法研究的焦点。如何有效平衡这一冲突，是改善算法在复杂多模态优化问题上性能的关键。早熟收敛的主要成因是优良个体间的近亲繁殖，导致种群多样性过早丧失。针对以上问题，本文先后将K均值,层次聚类以及最小生成树等聚类方法和最优代表思想加入遗传算法中，提出了对应的改进遗传算法；并在此基础之上，又将正交实验设计方法和局部搜索技术引入其中，提出了一种混合种群分化遗传算法，并在高维，复杂和多模态函数优化问题上验证了新方法的有效性。本文的主要研究工作如下：(1)为解决早熟收敛问题，在对聚类算法和改进遗传算法进行了深入研究与实现验证基础上，提出了一种基于聚类的改进遗传算法(CGA)。该方法通过聚类操作对种群进行子种群划分，禁止同一子种群内的相似个体进行遗传操作，从而可有效抑制早熟收敛。本文还从理论上分析出CGA算法相对于标准遗传算法(SGA)能更好地克服无效交叉操作。(2)针对CGA算法在抑制早熟收敛中造成的收敛速度降低问题，在其基础之上，又提出了一种基于聚类的最优代表改进遗传算法(OCGA)。新方法通过选择子类内最优个体代替子类内其它个体进行交叉操作，加快了算法的搜索效率。(3)本文采用K均值,层次聚类以及最小生成树等聚类方法实现了相应的CGA和OCGA算法，并在基准函数优化问题进行了相关的对比数值实验。实验结果表明，与SGA相比，CGA和OCGA确实能够从一定程度上有效抑制早熟收敛现象，OCGA还能够加快算法搜索效率。(4)在OCGA基础之上，提出了一种混合种群分化遗传算法(HPDGA)。新方法提出了一种适用于局部搜索的方向单形交叉算子，能够根据父代个体的适应度有方向性的产生若干个较优子代个体；并且结合方向交叉算子，提出了一种可调控局部搜索策略，根据当代子种群数目以及子种群中的个体数目采取相应的局部操作算子，加速种群进化。(5)在14个高维基准函数优化问题上对HPDGA进行了对比测试，测试结果表明，与多种已有算法相比，新算法明显优于其它算法的性能。(本文来源于《北京工业大学》期刊2013-06-01）
杨呈中[10]（2013）在《基于聚类思想的快速训练不平衡邮件集的方法》一文中研究指出随着互联网中垃圾邮件的快速蔓延,垃圾邮件过滤的研究越来越受到学者关注。在研究中,较为常见的思路是通过文本挖掘技术进行垃圾邮件的识别,该思路将邮件过滤问题看做是一个区分正常邮件和垃圾邮件的二分类问题,它通过对已标记类别的邮件样本集合的训练学习,得到一个可识别未知样本类别的分类器,并用该分类器对正常邮件和垃圾邮件进行区分。然而,在现实应用中,由于垃圾邮件不断涌现,训练集在随之持续更新的同时,其规模也持续扩大。大规模样本的频繁训练需要消耗过多的计算资源,这是垃圾邮件技术在实际应用中无法回避的问题。此外,介于用户隐私等因素的考虑,正常邮件较垃圾邮件而言,往往更难收集,训练集中样本比例的不平衡将使得分类器更倾向于判断一封未知类别的邮件为垃圾邮件,影响垃圾邮件识别的准确率。因此,针对此问题,本文提出了一种快速训练不平衡邮件集的方法,该方法在通过聚类方法对样本集合进行压缩和平衡处理后,再使用支持向量机进行训练和预测。其核心思想是为正常邮件和垃圾邮件设置不同的闽值进行样本压缩。实验表明,针对大量不平衡邮件训练集,该方法在缩短训练时间、提高预测的准确率方面,具有一定的有效性。(本文来源于《南京大学》期刊2013-05-01）
聚类思想论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
通过聚类分析的方法得到信息粒与对象权重的确定方法,同时将对象权重与熵理论知识相结合定义了一种加权条件熵.最后基于新定义的加权条件熵得到一种改进的属性重要度确定方法和相应的属性约简算法,并且用UCI中的几组数据集验证了该算法的可行性和合理性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
聚类思想论文参考文献
[1].蒋晓雪,王超洁,高雅巍.基于聚类思想对车险客户精准画像的研究[J].智库时代.2019
[2].范会涛,冯涛.基于聚类思想的加权条件熵及属性约简[J].郑州大学学报(理学版).2018
[3].杨博,孙志洁.基于聚类思想实现声探测器组网多目标跟踪法[J].电声技术.2017
[4].何苗.基于聚类思想的概念格压缩[J].陕西理工学院学报(自然科学版).2016
[5].陈文斌,林菁,胡昌君.基于聚类思想的交通信号相位组合优化研究[J].西华大学学报(自然科学版).2016
[6].王力慧.基于Copula方法和聚类思想的股票选择研究[D].首都经济贸易大学.2016
[7].石岩,邓敏,刘启亮,唐建波.融合尺度空间聚类思想的海温多尺度分区方法[J].武汉大学学报(信息科学版).2013
[8].睢羽,宋守信.基于投影寻踪聚类思想的地铁火灾二次事故风险评估[J].消防科学与技术.2013
[9].徐晓艳.基于聚类思想的改进混合遗传算法[D].北京工业大学.2013
[10].杨呈中.基于聚类思想的快速训练不平衡邮件集的方法[D].南京大学.2013