Application of Bayesian rules based on Improved K-means classification on Credit Card

机译：贝叶斯规则在资源上的应用基于改进的K-means分类信用卡

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K-means clustering algorithm is a method of cluster analysis which aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean. It is one of the simplest unsupervised learning algorithms tha t solve the well known clustering problem. It is similar to the expectation-maximization algorithm for mixtures of Gaussians in that they both attempt to find the centers of natural clusters in the data. Bayesian rule is a theorem in probability theory named for Thomas Bayesian. It is used for updating probabilities by finding conditional probabilities given new data. In this paper, K-mean clustering algorithm and Bayesian classification are combined to analysis the credit card. The analysis result can be used to improve the accuracy.

机译：K-means聚类算法是一种聚类分析方法，其旨在将N观察分区为K集群，其中每个观察属于群集的簇。它是最简单的无监督学习算法之一，解决了众所周知的聚类问题。它类似于Gaussians的混合物的预期最大化算法，因为它们都试图找到数据中的自然集群中心。贝叶斯规则是针对托马斯贝雷斯岛命名的概率理论的定理。它用于通过查找新数据的条件概率来更新概率。在本文中，k均值聚类算法和贝叶斯分类组合以分析信用卡。分析结果可用于提高准确性。

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来源
《International Conference on Web Information Systems and Mining》|2009年||共4页
会议地点
作者
Xie Meiping;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP393-53;
关键词
K-Means clustering; Bayesian Rule; Credit card;

机译：K-mears聚类;贝叶斯规则;信用卡;

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