10 聚类模型
知识点：聚类的理论；K-means的实现；案例—配对交易聚类；
重点：聚类理论和技术
难点：聚类模型在金融场景分析、建模和写作的方法和流程
重点：聚类理论和技术
难点：聚类模型在金融场景分析、建模和写作的方法和流程
聚类模型是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分成具有相似特征的组（簇）。这些组内的样本之间具有高度相似性，而组之间的样本则具有较大的差异性。聚类模型的目标是发现数据中的隐藏结构，而不需要预先标记的类别信息。
类模型在金融领域有许多应用，其中一些包括客户分群、欺诈检测、资产组合管理、市场分析、信用风险评估，具有广泛的应用前景，并且可以帮助金融机构更好地理解数据、提高效率和降低风险。
名词解释¶
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无监督
相似度度量
配对交易