文献类型：期刊文献

中文题名：基于改进的两阶段聚类方法在金融可疑识别中的应用

作者：吴玉霞[1];牟援朝[1]

机构：[1]华东理工大学商学院,上海200237

年份：2010

卷号：26

期号：5

起止页码：27

中文期刊名：统计与决策

外文期刊名：Statistics & Decision

收录：CSTPCD;;国家哲学社会科学学术期刊数据库;北大核心:【北大核心2008】；CSSCI:【CSSCI2010_2011】；

语种：中文

中文关键词：层次聚类;K-means;数据挖掘;可疑交易;洗钱

摘要：聚类方法可以有效反映出不同类型客户的行为特征,从而利于识别出可疑交易。文章结合证券公司客户真实交易数据和人工数据,采用Clementine进行建模实现聚类过程,识别出了异常值并计算可疑记录的可疑程度,可为金融情报部门提供高质量的调查数据,有效减缓金融情报部门工作人员的负担。