TY -的A2 Wang Wei盟——朱Zhangyao盟——刘Na PY - 2021 DA - 2021/03/05 TI -金融风险的预警基于k - means聚类算法SP - 5571683六世- 2021 AB -金融风险的预警是识别和分析现有财务风险因素,确定风险发生的可能性和严重性,为风险防范和管理提供科学依据。金融体系的脆弱性和金融危机的破坏性使得建立良好的金融风险预警机制显得尤为重要。K-means聚类算法的主要思想是逐步优化聚类结果，不断将目标数据集重新分布到各个聚类中心，以获得最优解;它最大的优点是简单、快速、客观，被广泛应用于数据处理、图像识别、市场分析、风险评估等研究领域。本文在总结和分析前人研究工作的基础上，阐述了财务风险预警的研究现状和意义，阐述了K-means聚类算法的发展背景、现状和未来面临的挑战，介绍了相似度度量和项目聚类的相关工作，提出了基于K-means聚类算法的财务风险指标体系，进行了指标选择和数据处理，构建了基于K-means聚类算法的财务风险预警模型。进行了财务风险类型的分类和财务风险控制的优化，最后进行了实证实验和结果分析。研究结果表明，K-means聚类方法能有效避免人为划分阈值带来的主观负面影响，不断优化金融风险预测过程，将目标数据集重新分配到各聚类中心，获得最优解。因此，该算法能够更准确、客观地区分不同金融风险的状态区间，确定风险发生的可能性及其严重程度，为风险的防范和管理提供科学依据。 The study results of this paper provide a reference for further researches on financial risk early-warning based on K-means clustering algorithm. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2021/5571683 DO - 10.1155/2021/5571683 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -