关于聚类分析在股票投资中的应用开题报告

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因子分析和聚类分析在多元金融股票投资中的应用

因子分析和聚类分析在多元金融股票投资中的应用
因子分析和聚类分析在多元金融股票投资中的应用
王沼锡
( 天津外国语大学 天津 300204)
摘 要: 文章以多元金融板块的 23 家上市公司为研究对象,选取 10 个重要的财务指标进行投资分析。首先利用因子分析提取 四个公共因子,然后利用聚类分析对上市公司分类,通过主因子得分情况和平均综合得分情况客观评价每类上市公司的综合能力, 选出板块内的绩优龙头股和潜力股,为投资者提供全面、合理的购股建议。
为了提高不同类型指标之间的可比性,需要将适度指标资产负
债率正向化。其公式如下:
b' =
1

| b -p|
数据方向一致化后还需要进行数据的标准化处理,以消除变量

间在数量级和量纲上的不同。对标准化后的数据进行 KMO 和巴特
利特检验以观察数据是否适合进行因子分析。本文的 KMO 取值是
0. 832,根据 KMO 值参考标准,比较适合进行因子分析,与巴特利
( 二) 数据选取
本文选取多元金融板块 23 家上市公司作为研究对象,共选取
10 个反映股票投资价值的财务指标进行分析,10 个指 标 分 别 是:
每股收益、每股净资产、每股未分配利润、每股资本公积、净利润
同比增长率、营业收入同比增长率、加权净资产收益率、摊薄净资 产收益率、总资产周转率、资产负债率① 。
0. 84
0. 134
0. 398
X3
- 0. 001
0. 966
- 0. 011
- 0. 103
X4
0. 47
0. 244
0. 227
0. 721
X5
0. 158
0. 016
0. 056
- 0. 874

【原创】R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类数据分析报告论文(含代码数据)

【原创】R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类数据分析报告论文(含代码数据)

咨询QQ:3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网:/datablogR语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类数据分析报告来源:大数据部落| 有问题百度一下“”就可以了这次,我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列。

企业对企业交易和股票价格在本研究中,我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性,而不是网络结构的分析。

由于特定客户的销售额与供应商公司的销售额之比较大,当客户公司的股票价格发生变化时,对供应商公司股票价格的反应被认为更大。

k-Shapek-Shape [Paparrizos和Gravano,2015]是一种关注时间序列形状的时间序列聚类方法。

在我们进入k-Shape之前,让我们谈谈时间序列的不变性和常用时间序列之间的距离。

时间序列距离测度欧几里德距离(ED)和动态时间扭曲(DTW)通常用作距离测量值,用于时间序列之间的比较。

咨询QQ:3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网:/datablog两个时间序列x =(x1,...,xm)和y =(y1,...,ym)的ED,其中m是系列的长度如下。

DTW是ED的扩展,允许局部和非线性对齐。

k-Shape提出称为基于形状的距离(SBD)的距离。

k-Shape算法k-Shape聚类侧重于缩放和移位的不变性。

k-Shape有两个主要特征:基于形状的距离(SBD)和时间序列形状提取。

SBD互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。

使用FFT(+α)代替DFT来提高计算效率。

归一化互相关(系数归一化)NCCc是互相关系列除以单个系列自相关的几何平均值。

检测NCCc最大的位置ω。

咨询QQ:3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网:/datablogSBD取0到2之间的值,两个时间序列越接近0就越相似。

形状提取通过SBD找到时间序列聚类的质心向量有关详细的表示法,请参阅文章。

聚类分析在金融投资策略中的应用

聚类分析在金融投资策略中的应用

聚类分析在金融投资策略中的应用随着人工智能和大数据技术的发展,聚类分析在金融投资策略中扮演着越来越重要的角色。

聚类分析是一种对数据进行分类的方法,它将相似的数据归为一类,不同的数据归为不同的类别。

在金融领域,聚类分析可以帮助投资者识别市场中的不同组别,发掘潜在的投资机会。

聚类分析的实现需要以下步骤:1、获取数据聚类分析需要大量的数据作为输入,这些数据可以从不同的来源获取,包括金融市场数据、经济数据、社会数据等。

在获取数据时,需要注意数据的质量和完整性,以确保分析结果的准确性。

2、数据预处理在对数据进行聚类分析之前,需要进行一些预处理操作。

这些操作包括数据清洗、变量选择、特征标准化等。

数据清洗可以去除无用信息和异常值,变量选择可以选取对聚类结果有影响的变量,特征标准化可以将数据转化为相似的量纲。

3、选择聚类算法选择聚类算法是聚类分析的核心。

常用的聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN聚类等。

不同的算法适用于不同的数据类型和聚类需求。

选择适合的算法可以提高聚类结果的准确性和效率。

4、聚类结果分析聚类分析得到的结果通常是一组簇,每个簇包含一组相似的数据。

分析聚类结果可以帮助投资者了解市场中不同组别的特征和行为,从而制定相应的投资策略。

常用的聚类结果分析方法包括簇内异质性分析、簇间差异性分析、簇的可解释性分析等。

在金融投资领域,聚类分析可以应用于以下方面:1、资产组合优化聚类分析可以帮助投资者识别不同的资产组别。

投资者可以根据不同资产组别的特征和表现制定相应的投资策略,从而优化资产组合,提高投资收益。

2、股票选取聚类分析可以帮助投资者识别具有相似特征和表现的股票,从而筛选出符合投资需求的股票。

投资者可以根据股票的聚类结果制定相应的投资决策,从而降低投资风险,提高投资收益。

3、行业分析聚类分析可以帮助投资者识别市场中的不同行业组别,从而了解不同行业的表现和前景。

投资者可以根据行业的聚类结果制定相应的投资策略,从而把握市场机会,降低投资风险。

聚类分析和因子分析在房地产股票中的应用

聚类分析和因子分析在房地产股票中的应用

聚类分析和因子分析在房地产股票中的应用聚类分析和因子分析是现代统计学中常用的两种数据分析方法,在房地产股票市场中也有着广泛的应用。

通过这两种方法,投资者和分析师可以更好地理解房地产股票市场的特征和规律,从而为投资决策提供更为可靠的依据。

聚类分析是一种以相似性为基础的数据分析方法,它将数据集中的个体划分为若干个具有相似特征的群体,从而帮助我们发现数据集中的内在结构。

在房地产股票市场中,聚类分析可以帮助投资者和分析师理解不同房地产股票之间的相似性和差异性,从而帮助他们识别出潜在的投资机会。

聚类分析可以帮助我们找到某些房地产股票在市场表现上有较大相似性的集群,从而为我们提供一种更为系统化和客观的投资组合构建方法。

聚类分析也可以帮助投资者和分析师发现一些市场中的特殊规律,比如某些类型的房地产股票可能在某些特定市场环境下表现更为突出,这些规律有助于我们更好地把握市场的脉搏。

因子分析是一种通过寻找共性因子来揭示数据内在联系的方法,它可以帮助我们理解数据集中的潜在结构和变量之间的关系。

在房地产股票市场中,因子分析可以帮助我们发现不同房地产股票之间的共性风险因子和收益因子,从而帮助我们更好地管理和分散投资风险。

因子分析可以帮助我们找到某些共性因子,比如宏观经济因素、利率变动、政策法规变化等,这些共性因子可以帮助我们更好地理解市场的整体走势和风险特征,从而帮助我们更为有效地进行投资组合的构建和风险管理。

在实际应用中,聚类分析和因子分析常常结合使用,从而为投资者和分析师提供更为全面和深入的市场信息。

通过聚类分析,我们可以找到具有相似特征的房地产股票子集,然后通过因子分析,我们可以找到这些股票子集中的共性风险因子和收益因子。

通过这种结合使用的方法,我们可以更好地发现市场的内在结构和规律,从而更为准确地预测市场未来的走势和风险状况。

除了帮助投资者和分析师更好地理解市场特征和规律,聚类分析和因子分析还可以帮助我们从更深层次上认识和理解房地产股票市场的发展趋势和演变规律。

K-中心点和K-均值聚类算法研究的开题报告

K-中心点和K-均值聚类算法研究的开题报告

K-中心点和K-均值聚类算法研究的开题报告题目:K-中心点和K-均值聚类算法研究一、研究背景随着数据规模不断增大,如何高效地将数据进行分类和聚类成为了人们研究的焦点。

聚类算法是一种常用的数据挖掘技术,该技术可以将具有相似性的数据同时划分为一个组,从而帮助人们在数据中获取有用的信息。

因此,研究聚类算法具有重要的理论和应用价值。

本研究旨在对K-中心点和K-均值聚类算法进行深入研究,为实际应用提供参考。

二、研究目的本研究的主要目的如下:1.掌握K-中心点和K-均值聚类算法的原理和流程。

2.分析K-中心点和K-均值聚类算法的优缺点。

3.通过对比实验和分析,确定哪种聚类算法更适用于不同的数据集以及对应的优化方案。

三、研究内容本研究的主要内容如下:1. 对K-中心点聚类算法进行研究。

通过对K-中心点聚类算法的原理、流程和优缺点进行深入分析,探索K-中心点聚类算法在各种数据集上的聚类效果。

2. 对K-均值聚类算法进行研究。

通过对K-均值聚类算法的原理、流程和优缺点进行深入分析,探索K-均值聚类算法在各种数据集上的聚类效果。

3. 对比研究两个聚类算法。

通过对比K-中心点和K-均值聚类算法的不同之处,以及它们在不同数据集上的表现,探索哪种聚类算法更适用于不同的数据集。

四、研究方法本研究将采用实验研究、文献研究和统计分析等方法。

1.实验研究:在多个常用数据集上分别使用K-中心点和K-均值聚类算法进行实验,评估其聚类效果。

2.文献研究:通过查阅相关文献,掌握K-中心点和K-均值聚类算法的原理、应用、优缺点等方面的知识,为本研究提供参考。

3.统计分析:通过对实验数据进行统计分析,探索K-中心点和K-均值聚类算法的优劣之处。

五、研究意义本研究的意义如下:1.对K-中心点和K-均值聚类算法进行深入研究,掌握各自的特点、优缺点和应用领域。

2.通过实验研究和对比分析,为实际应用提供聚类算法的选取参考,减少聚类算法的试错成本。

3.在理论上为聚类算法的研究提供新的思路和方法,推进数据挖掘技术的发展。

证券数据分析开题报告(3篇)

证券数据分析开题报告(3篇)

第1篇一、研究背景与意义随着我国证券市场的快速发展,证券数据已成为金融领域的重要信息资源。

通过对证券数据的深入分析,可以揭示市场规律,为投资者提供决策支持,对金融机构的风险管理、政策制定等都具有重要的参考价值。

本课题旨在通过证券数据分析,探究市场趋势,评估投资风险,为我国证券市场的健康发展提供理论依据和实践指导。

二、文献综述1. 证券数据分析方法近年来,随着大数据、人工智能等技术的发展,证券数据分析方法日益丰富。

常用的方法包括:(1)时间序列分析:通过分析历史数据,预测未来走势。

(2)因子分析:提取影响证券价格的主要因素。

(3)聚类分析:将具有相似特征的证券分为一类。

(4)机器学习:利用算法对证券数据进行分类、预测等。

2. 证券市场分析理论证券市场分析理论主要包括:(1)有效市场假说:认为证券价格已充分反映了所有可用信息。

(2)行为金融学:强调投资者心理和行为对市场的影响。

(3)金融经济学:运用经济学原理分析市场现象。

3. 国内外研究现状国外对证券数据分析的研究起步较早,已形成了较为完善的理论体系。

我国在证券数据分析方面也取得了一定的成果,但仍存在以下不足:(1)数据质量不高,缺乏标准化。

(2)分析方法单一,缺乏创新。

(3)研究成果转化率低。

三、研究目标与内容1. 研究目标(1)构建一套适用于我国证券市场的数据分析模型。

(2)揭示证券市场运行规律,为投资者提供决策支持。

(3)为金融机构的风险管理、政策制定提供参考。

2. 研究内容(1)数据采集与处理- 收集我国证券市场相关数据,包括股票、债券、基金等。

- 对数据进行清洗、整合,提高数据质量。

(2)证券市场趋势分析- 利用时间序列分析方法,预测证券市场走势。

- 分析影响证券价格的主要因素,构建投资组合。

(3)证券市场风险分析- 基于风险价值(VaR)模型,评估投资风险。

- 分析市场风险、信用风险、操作风险等。

(4)实证研究- 对构建的模型进行实证检验,验证其有效性。

基于聚类方法的客户细分及其应用的开题报告

基于聚类方法的客户细分及其应用的开题报告

基于聚类方法的客户细分及其应用的开题报告一、研究背景和意义随着互联网和信息技术的飞速发展,企业所面临的市场竞争压力越来越大,企业需要了解客户需求、挖掘客户潜在价值,以提高市场竞争力。

客户细分作为一个常见的市场营销策略,旨在将市场中的客户按照一定的标准或特征划分成不同的群体或类别,并对不同的群体或类别采取不同的市场营销策略,从而提高营销效果和客户满意度。

目前,客户细分的研究方法和技术不断得到升级和完善,其中聚类分析作为一种有力的数据挖掘方法,已经得到广泛应用。

二、研究内容和方法本文将采用聚类分析的方法,对某企业客户进行细分。

具体步骤如下:1. 收集并整理客户数据,包括客户的基本信息、消费行为、购买频率、购买金额等因素。

2. 选取适当的聚类算法,并确定聚类的距离度量方式、聚类数目等参数。

3. 对数据进行预处理,包括数据清洗、缺失值处理、离群点处理等。

4. 进行聚类分析,并根据聚类结果进行实际应用,比如制定差异化的营销策略、推荐个性化产品等。

5. 对结果进行评估和验证,检验聚类结果的合理性和可行性。

三、预期研究结果通过聚类分析,可以将客户划分为若干个不同的群体和类别,从而得到客户的细节信息和潜在价值。

在此基础上,可以针对不同的客户群体设计效果更好的营销策略,提高市场营销效果和客户满意度。

四、研究意义客户细分作为一种常见的市场营销策略,由于其能够更好地了解客户需求、挖掘客户潜在价值,并提高市场竞争力,因此在实际应用中具有重要意义。

本文将采用聚类分析的方法,对客户进行细分,旨在为实际应用提供一种新的思路和方法,同时也可以为相关学科领域提供理论和实践的参考。

聚类分析在金融市场中的应用

聚类分析在金融市场中的应用

聚类分析在金融市场中的应用聚类分析是一种重要的统计分析方法,广泛应用于各个领域,包括金融市场。

金融市场作为一个充满复杂性和不确定性的系统,需要准确而有效的分析方法来帮助投资者做出决策。

在这一点上,聚类分析提供了一种有效的手段,可以帮助投资者发现市场中存在的各种模式和规律,提升投资决策的准确性和效率。

聚类分析通过将相似的对象分组来形成若干个聚类,从而实现对市场的分类和分析。

在金融市场中,聚类分析可以应用于多个方面,包括市场分割、资产组合构建、风险管理等。

首先,聚类分析在金融市场中可以用于市场分割。

市场分割是指将市场按照某种特征将其分为若干个子市场,从而更好地理解市场的结构和运行规律。

聚类分析可以通过对市场数据进行聚类,将相似的个股或资产划分到同一个簇中,从而形成不同的市场分割。

这种分割可以帮助投资者根据自身需求和投资策略来选择合适的市场进行投资,提高投资回报率。

其次,聚类分析在金融市场中可以应用于资产组合构建。

资产组合构建是指根据一定的投资目标和制约条件,在各种可投资资产之间进行选择和配置,形成一个具有一定风险和收益特征的投资组合。

聚类分析可以帮助投资者识别出具有相似特征的资产,并将其纳入到同一个资产组合中。

这样,可以使得资产组合更加多样化,降低整体风险,并提高投资回报率。

聚类分析还可以应用于金融市场中的风险管理。

金融市场中的风险是不可避免的,因此对风险的有效管理十分重要。

聚类分析可以通过将个股或资产按照其风险特征进行分组,从而帮助投资者更好地理解风险分布情况。

通过对不同组别的风险进行分析和比较,投资者可以制定相应的风险管理策略,减少风险并提高投资回报。

另外,聚类分析在金融市场中还可以应用于市场预测和交易行为分析。

聚类分析可以通过对历史市场数据的聚类,发现市场中存在的一些规律和模式,并根据这些规律和模式进行市场预测和交易行为分析。

例如,聚类分析可以帮助投资者发现市场中的短期趋势,进而制定相应的交易策略。

K-means聚类算法的研究的开题报告

K-means聚类算法的研究的开题报告

K-means聚类算法的研究的开题报告一、选题背景K-means聚类算法是一种常用的聚类算法,它可以把数据分成K个簇,每个簇代表一个聚类中心。

该算法适用于大数据分析、图像分析等领域。

由于其具有简单、快速、效果明显等特点,因此备受研究者的关注。

二、研究意义K-means聚类算法在大数据分析、图像分析等领域的应用广泛,研究该算法有着十分重要的意义。

本次研究将对该算法进行探究,通过改进和优化算法,提高其聚类效果和运行效率,为实际应用提供更加可靠、有效的解决方案。

三、研究内容与方法本研究将围绕K-means聚类算法展开,重点探讨以下内容:1. K-means聚类算法原理及优缺点分析2. 基于距离的K-means聚类算法优化3. 基于密度的K-means聚类算法研究4. 算法的实现与效果评估在研究方法上,将采用文献调研、数学统计方法、算法实现和效果评估等多种方法对K-means聚类算法进行研究。

四、计划进度安排本研究总计时长为12周,具体进度安排如下:第1-2周:文献调研,研究K-means聚类算法的原理和优缺点分析第3-4周:基于距离的K-means聚类算法优化第5-6周:基于密度的K-means聚类算法研究第7-8周:算法实现第9-10周:效果评估第11-12周:论文撰写和答辩准备五、预期研究结果本研究将针对K-means聚类算法进行深入探究,并尝试改进和优化算法,提高其聚类效果和运行效率。

预期研究结果将包括以下几个方面:1.对该算法的优缺点进行全面分析,揭示其内在机制和局限性。

2.基于距离和密度两种方法对算法进行优化,提高其聚类效果和运行效率。

3.通过实验评估算法效果,得出具体的结论。

4.输出论文成果,向相关领域进行贡献。

六、研究的难点1.算法优化的设计,需要具备一定的数学和计算机知识。

2.实验的设计需要满足实际应用场景,需要有较强的应用能力。

3.研究过程中可能遇到一些技术难点,需要耐心解决。

七、可行性分析K-means聚类算法是广泛使用的算法之一,其研究具有实际意义和可行性。

聚类分析及其应用研究的开题报告

聚类分析及其应用研究的开题报告

聚类分析及其应用研究的开题报告开题报告:聚类分析及其应用研究一、研究背景随着数据量的不断增加,数据的分析及处理变得越来越重要。

聚类分析作为一种数据挖掘方法,被广泛应用于分类、数据降维、异常检测等领域。

其主要目的是将数据集中相似的数据点归为同一类别,不同的数据点归为不同类别,以此来帮助人们更好地理解数据。

同时,聚类分析也被应用于各种领域,如教育、医疗、金融等领域。

二、研究目的本研究旨在探讨聚类分析方法及其应用,深入了解聚类分析算法的优缺点,并针对实际问题进行案例分析和解决,使得聚类分析在各领域得到更广泛的应用。

三、研究内容1. 聚类分析的基本概念及算法原理2. 聚类分析的应用场景3. 聚类分析在数据挖掘中的应用4. 聚类分析在机器学习中的应用5. 聚类分析在文本分类中的应用6. 聚类分析在图像处理中的应用7. 聚类分析在网络安全中的应用8. 聚类分析在金融风控中的应用9. 聚类分析在医疗领域中的应用四、研究方法本研究采用文献资料法、实证研究法和案例分析法等多种研究方法。

1. 文献资料法:对聚类分析的相关文献进行搜集、整理和分析,深入了解聚类分析的基本概念、算法原理等知识。

2. 实证研究法:根据聚类分析在各个领域的应用,结合相关的实验数据进行实证研究,探讨聚类分析在不同领域中的应用效果和优劣。

3. 案例分析法:选取具有代表性的聚类分析案例,深入剖析其应用过程和实现方法,寻找可提高聚类分析效率和精度的相关技术和方法。

五、预期成果1. 深入了解聚类分析的基本概念、算法原理和应用方法等知识。

2. 探讨聚类分析在不同领域中的应用效果和优劣,为实际问题的解决提供依据。

3. 提出针对聚类分析在实际应用中的瓶颈问题,探寻可提高其效率和精度的相关技术和方法。

六、论文结构本研究将分为以下几部分:1. 绪论:主要介绍研究背景、研究目的、研究内容、研究方法以及预期成果等。

2. 聚类分析的基本概念及算法原理:主要介绍聚类分析的基本概念、算法原理等知识。

聚类分析和判别分析在股票投资中的应用

聚类分析和判别分析在股票投资中的应用

2 1 .6 — .1 4 3 0 2 .5 2 2 .2
6.37 0 5 6 — 1 .8 3 2 2 5 2 — 5597 4 3 . 8 0 8 7 .93
8 .3 3 94 6 —1o 0 —4 . 89 6 77 8 35 .7 8
外高桥
金 地 集 团
万科 A
多指标 的分类问题 ,定 I分类 更难 以实 现准确 的分类 。聚类 生
分析不仅可 以用来对样品进行分类 ,而且 可以用来对 变量进 行分类 。对于多因素 、多指标 的分类 问题 ,聚类分析 可以实 现较为准确 的分类 。聚类 分析的 目的在 于使 类间对象 的同质
法 ,对影 响证 券价 值或 价格 的各 种信 息进 行综合 分 析 以判 断证 券 价值 和价 格及 其变 动 的行 为 ,是证 券投 资过 程 中不
0 05 . 3
02 .6
O1 .
O 9 8 .16
2 4 5 . 14
18 2 . 14
0 4 6 .6 3
0 6 0 .29
0 4 0 .88
3 1 1 . 19
5 15 4 8.42
1 .0 342
08 .2
7 3 .1
28 .9
2 7 9 9 7.94
10 . 84 4 0 7 3
否具 有 投资 价值 。
2 聚 类分 析
21 聚类 分析 的基 本思 想 . 在经济 、社会 、 口 人 研究 中 , 存在着 大量 分类研究 、构 造分类模式 的问题 。过去人们 主要靠经验 和专业 知识 ,做定
表1 1 6家 地 产 上 市 公 司 2 1 0 0年 第 一季 度财 务指 标
特 点 。然后 利 用判别 分析 方 法将 待 分析 的股 票进行 判 别归类 ,以便 进行 进一 步研 究 。最后在 得 出一些 有意 义结论 的 同时

K-均值聚类算法改进及应用的开题报告

K-均值聚类算法改进及应用的开题报告

K-均值聚类算法改进及应用的开题报告一、研究背景和意义数据挖掘是现代企业和组织中日益重要的方面,目的是通过分析数据集,发现隐藏的关系和规律,从而产生新的见解和业务洞察。

K-均值聚类算法是一种常用的数据挖掘技术,可用于分析由多个维度和变量组成的数据集,从而将它们划分为个别的群组或簇。

这种算法通常被用于图像分割,网络安全,医学诊断等方面。

然而,K-均值聚类算法也存在一些问题,例如容易陷入局部最优解、对噪声敏感、不适用于处理数据分布不均等情况。

因此,针对这些问题的改进和优化是非常必要和有意义的。

二、研究内容和方法本研究的主要目的是改进原始的K-均值聚类算法,并将其应用于实际数据集中。

具体内容和方法如下:1.改进算法基于前人的研究和相关文献,本研究首先将探索改进K-均值聚类算法的方法,如基于遗传算法、模拟退火算法、PSO等智能优化算法的思路进行适当的改进,从而提高算法的效率和精度。

2.应用实例选择合适的数据集进行K-均值聚类算法的改进实验,并进行算法效率和性能的评估和比较。

同时,将应用改进算法来解决实际企业或组织中存在的数据聚类问题。

例如,基于汽车销售数据来聚类不同型号、品牌和地域的市场趋势,从而进行更好的销售策略决策。

三、预期结果和意义预计本研究将改进基本K-均值聚类算法并应用于实际数据集中,通过对改进算法的测试和比较,以及对应用实例的分析和评估,产生以下预期结果:1.改进算法的比较分析:将改进方法与原始的K-均值聚类算法进行比较,分析算法的效率、精度等指标,评估改进后的算法的优越性。

2.应用实例的分析评估:将改进算法应用于实际数据集中,并比较与传统算法的差异,分析聚类的结果并挖掘潜在的业务价值。

本研究的意义在于探讨K-均值聚类算法的改进和应用,从而深入挖掘数据分析和数据挖掘的潜力,对企业和组织进行有效的决策支持。

聚类分析实验报告结论(3篇)

聚类分析实验报告结论(3篇)

第1篇本次聚类分析实验旨在深入理解和掌握聚类分析方法,包括基于划分、层次和密度的聚类技术,并运用SQL Server、Weka、SPSS等工具进行实际操作。

通过实验,我们不仅验证了不同聚类算法的有效性,而且对数据理解、特征选择与预处理、算法选择、结果解释和评估等方面有了更为全面的认知。

以下是对本次实验的结论总结:一、实验目的与意义1. 理解聚类分析的基本概念:实验使我们明确了聚类分析的定义、目的和应用场景,认识到其在数据挖掘、市场分析、图像处理等领域的重要性。

2. 掌握聚类分析方法:通过实验,我们学习了K-means聚类、层次聚类等常用聚类算法,并了解了它们的原理、步骤和特点。

3. 提高数据挖掘能力:实验过程中,我们学会了如何利用工具进行数据预处理、特征选择和聚类分析,为后续的数据挖掘工作打下了基础。

二、实验结果分析1. K-means聚类:- 实验效果:K-means聚类算法在本次实验中表现出较好的聚类效果,尤其在处理规模较小、结构较为清晰的数据时,能快速得到较为满意的聚类结果。

- 特点:K-means聚类算法具有简单、高效的特点,但需要事先指定聚类数目,且对噪声数据敏感。

2. 层次聚类:- 实验效果:层次聚类算法在处理规模较大、结构复杂的数据时,能较好地发现数据中的层次关系,但聚类结果受距离度量方法的影响较大。

- 特点:层次聚类算法具有自适应性和可解释性,但计算复杂度较高,且聚类结果不易预测。

3. 密度聚类:- 实验效果:密度聚类算法在处理噪声数据、非均匀分布数据时,能较好地发现聚类结构,但对参数选择较为敏感。

- 特点:密度聚类算法具有较好的鲁棒性和可解释性,但计算复杂度较高。

三、实验结论1. 聚类算法的选择:根据实验结果,K-means聚类算法在处理规模较小、结构较为清晰的数据时,具有较好的聚类效果;层次聚类算法在处理规模较大、结构复杂的数据时,能较好地发现数据中的层次关系;密度聚类算法在处理噪声数据、非均匀分布数据时,能较好地发现聚类结构。

金融投资分析中的聚类分析方法应用

金融投资分析中的聚类分析方法应用
并 成类
聚 类分 析 方法和 原 有 的投 资分 析 方法 相 比,其 优点 主要体 现在 以 F 个方 面 :首 三 先, 聚类分 析方法 可 以综合 利用 多 个变量对 样本 进行 分类 ;其 次 , 聚类 分析 方法 的分 类 结果 是直 观 的 , 聚类谱 系 图很 明 确 、清楚地 表现其数值分类结果;最后,聚类分析方法
能够 降低 投 资者 的投 资 风 险 , 范其 投 资行 规 在 聚类 分析 方法 中 ,衡 量指 标( ) 变量 或 为 , 还可 以促 进 发行 股 票的 企业 能够 从 经营 样晶之间相似程度的是距离。 在聚类分析方 业绩和成长能力 出发 ,参与到市场竞争 中 法 中,经常使 用 的距离 公 式有欧 式距 离 、绝 去 , 而促进 了我 国股 票 、证券 市 场 的健康 从 对值距离、明科夫斯基距离 、马氏距离、切 发展

2 、杜青丹, 周禄 军 .多元统计分析及
应 用 研 究【 】 成 都 : 南财 经大 学 出 M≮ 西_
版 社 ,9 4 19 . ‘
5 、周 焯 华 , 陈 文 南 , 张 宗益 . 类 分 聚 析 在 证 券投 资 中 的 应 用 【】重 庆 大 学 J. 学报 ,2 0 () 2 —1 6 0 2 7 :12 2 .
产负债率、流动比率和速动比率。资产负债
率 反映 了公司 的长期 偿债 能力 ,速动 比率 和
流动比率则反映公司短期偿债能力, 这些指 标都是适度指标, 若指标过低则说 明公司可 能 经营过 于 保 守 ,过高 表 明公 司扩 张过 度 , 可能资金流动没有保障。 () 3 资产管理能力。 资产管理能力反映 了上 市 公司 在 资产 管理 方面 的 效率 , 是上 它 市公司资金利用效果和 E常经营能力的表 l 现。 反映 资产管 理能 力 的指标 有总 资产 周转 率 ,它是公司资产总额的周转速度。 () 长能 力 。 于成 长 陛较好 的上市 4成 对 公 司 ,一般 在总 资 产扩 张 能力 、 资产重 组 、 股本 扩 张能 力等 方 面都 具有 较 强的 优势 , 公 司盈利的增长速度也 陕。 反映成 长能力的 指标有主营收入增长率。 主营业务收入增长 率不仅反映公司扩大市场规模的能力, 而且

聚类算法在股票市场分析中的应用研究

聚类算法在股票市场分析中的应用研究

聚类算法在股票市场分析中的应用研究一、引言随着信息技术的快速发展和股票市场的日益复杂化,越来越多的投资者开始意识到聚类算法在股票市场分析中的重要性。

聚类算法作为一种无监督学习的方法,可以通过将相似的股票进行分类,帮助投资者进行风险管理和决策制定。

本文将对聚类算法在股票市场分析中的应用进行深入探讨。

二、聚类算法概述聚类算法是一种将一组对象划分为多个具有相似特征的簇的方法。

常用的聚类算法有K-means、层次聚类和DBSCAN 等。

这些算法根据样本之间的相似度度量进行簇划分,并通过优化某个准则函数来达到最优化的簇划分结果。

三、聚类算法在股票市场分析中的应用1. 个股分析聚类算法可以帮助投资者对个股进行分类,根据个股之间的相似性划分为不同的簇。

这可以帮助投资者快速识别出具有相似价格走势和基本面特征的股票,从而进行投资组合的构建和风险控制。

2. 市场分析聚类算法不仅可以用于个股分析,还可以应用于整个股票市场的分类和分析。

投资者可以通过将市场中的股票划分为不同的簇,揭示市场的结构和内在规律。

例如,可以将市场中的股票按照行业进行分类,分析不同行业之间的相互关系和影响,为投资者提供更准确的市场趋势分析和预测。

3. 跨期分析聚类算法还可以结合时间序列数据,对不同时间段的股票进行分类和分析。

通过对历史股票数据的聚类,可以找出具有相似价格波动和走势的股票,为投资者提供潜在的交易机会和风险敞口。

此外,跨期聚类还可以帮助投资者分析市场的周期性和长期趋势。

四、聚类算法在股票市场分析中的挑战和应对策略尽管聚类算法在股票市场分析中具有广泛的应用前景,但也存在一些挑战。

首先,股票市场的数据量巨大,样本数量庞大,对算法的运行效率和时间复杂度提出了较高的要求。

其次,股票市场具有高度的非线性和不确定性,这给聚类算法的准确性和稳定性带来了一定的挑战。

为了克服这些挑战,可以尝试以下策略:(1)采用高效的聚类算法和优化技术,提升算法的运行效率和准确性。

开题报告的数据分析方法

开题报告的数据分析方法

开题报告的数据分析方法在科研领域中,开题报告是一项重要的工作,它为科研项目的开展提供了指导和规划。

在开题报告中,数据分析方法的选择和使用对项目的成功与否起着至关重要的作用。

本文将介绍几种常用的数据分析方法,帮助研究人员在撰写开题报告时能够有效地应用数据分析方法。

一、描述性统计分析描述性统计分析是数据分析的第一步,它主要通过统计指标来描述和总结数据集的特征。

其中常用的统计指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等。

通过对数据集的描述性统计分析,研究人员可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态,为后续的分析提供基础。

二、假设检验假设检验是一种用于判断统计推断的方法,通过对样本数据进行假设检验,研究人员可以对总体参数提出科学的推断。

在开题报告中,研究人员可以利用假设检验来验证研究假设的成立与否,探究研究变量之间的关系。

常用的假设检验方法有t检验、方差分析、卡方检验等,选择适当的假设检验方法需要根据研究问题的特点和数据类型进行判断。

三、回归分析回归分析是一种用于研究因果关系的统计方法,它通过建立数学模型来描述自变量与因变量之间的关系。

在开题报告中,回归分析可以用于预测和解释研究对象的变化。

研究人员可以利用回归分析方法,通过建立适当的回归模型来探究自变量对因变量的影响程度,揭示变量之间的相关性和潜在的因果关系。

四、聚类分析聚类分析是一种用于将样本数据分成具有相似特征的群组的方法。

在开题报告中,聚类分析可以用于对数据集进行分类和分组,发现数据的内在结构和模式。

通过对样本数据进行聚类分析,研究人员可以对研究对象进行分类,找出具有相似特征的样本,为进一步的研究提供参考。

五、因子分析因子分析是一种用于研究多个变量之间相关性的方法,它通过将多个变量转化为少数几个无关因子,揭示变量之间的潜在结构和内在联系。

在开题报告中,因子分析可以用于降维和变量选择。

通过因子分析,研究人员可以通过提取主成分或因子来减少变量数量,简化数据分析过程,从而更好地理解研究对象。

聚类分析在金融投资分析中的应用

聚类分析在金融投资分析中的应用

聚类分析在金融投资分析中的应用作者:刘勇来源:《卷宗》2016年第01期摘要:分类数据在我们日常的分析中比较常见,当探讨相异行业的服务与质量时,行业就成了分类的变量,这儿必然会遇到聚类分析与方差分析的方法。

在证券业进行较为热门的行业回报率研究时,也经常会遇到聚类分析方法。

本文主要研究了聚类分析的特征概念、评价,探析了当前金融投资业的现状,最后在应用方面进行了全面分析。

关键词:分类;金融投资;聚类分析当前在金融投资中,聚类分析方法的深入研究有很大的价值。

聚类分析指的是将整个的数据按组或类的形式逐渐分类,使得每一组的数据之间有着较强的相似或者相同性,而不同组或类之间差别更大。

在聚类分析下,可以通过数据之间的相似度分析数据模式的分布和数据间的属性。

聚类分析通过股票成长性与收益性的分析研究,以综合评价的指标分析与衡量样本中的相似度,这能够有效指导与分析金融投资。

聚类分析是在基础分析上进行深入研究的,能够帮助投资者以准确的分析方法探讨股票的相关特征,预测股票变动趋势,让投资者进行合理、有效投资。

聚类分析操作可行度强,受限少,比较适合金融投资分析者。

1 聚类分析相关介绍1.1 分类与评价聚类分析认为数据的集中研究与数据之间有着各种相似性,聚类不同于分类,因为分类是早先就知道了的,在数据的集中分析与学习后完成对数据的分类以及有效的学习。

而聚类是事先没有任何先兆的,事先不知道要具体分成哪几类,聚类就是没有分类标志的有意义的类。

比如信用卡中,在对持卡人的年龄、收入、信用状况可以将信用度分成高等、中等以及低等这几类,在对持卡人进行仔细分析、仔细判别后能够合理的规避风险。

而聚类分类能够通过持卡人的信用额度、用卡次数、消费区域等将持卡人再仔细分类,通过信用资料使得双方获利。

聚类分析可简要分为系统聚类、动态法、分解法这几部分。

聚类分析指的是样品聚类和类之间的距离然后将样品各自分类,算出距离然后合并,每减少一类再合成一类。

聚类分析法实训报告范文

聚类分析法实训报告范文

一、实训背景随着大数据时代的到来,数据分析在各个领域都扮演着越来越重要的角色。

聚类分析法作为一种重要的数据分析方法,能够帮助我们根据数据的特点和特征,将相似的数据归为一类,从而发现数据中隐藏的规律和模式。

为了提高我们对聚类分析法的理解和应用能力,我们进行了本次实训。

二、实训目标1. 掌握聚类分析的基本概念和原理。

2. 熟悉常用的聚类分析方法,如K-means聚类、层次聚类等。

3. 学会使用SPSS等软件进行聚类分析。

4. 通过实际案例,提高运用聚类分析法解决实际问题的能力。

三、实训内容1. 聚类分析的基本概念和原理聚类分析是将一组数据根据相似性或距离进行分组的过程。

通过聚类分析,我们可以将数据划分为若干个类别,使得同一类别内的数据尽可能相似,不同类别之间的数据尽可能不同。

聚类分析的基本原理如下:(1)相似性度量:选择合适的相似性度量方法,如欧氏距离、曼哈顿距离等。

(2)聚类算法:选择合适的聚类算法,如K-means聚类、层次聚类等。

(3)聚类结果评估:评估聚类结果的合理性,如轮廓系数、内聚度和分离度等。

2. 常用的聚类分析方法(1)K-means聚类:K-means聚类是一种迭代优化算法,通过迭代计算聚类中心,将数据点分配到最近的聚类中心所在的类别。

(2)层次聚类:层次聚类是一种自底向上的聚类方法,通过不断合并距离最近的类别,形成树状结构。

3. 软件应用本次实训使用SPSS软件进行聚类分析。

SPSS软件具有操作简便、功能强大等特点,能够满足我们对聚类分析的需求。

四、实训案例案例一:客户细分某银行希望通过聚类分析,将客户分为不同的类别,以便更好地进行客户管理和营销。

我们收集了以下数据:- 客户年龄- 客户收入- 客户储蓄量- 客户消费频率使用K-means聚类方法,将客户分为四个类别:- 高收入、高消费群体- 中等收入、中等消费群体- 低收入、低消费群体- 高收入、低消费群体通过聚类分析,银行可以根据不同客户群体的特点,制定相应的营销策略。

聚类分析在股票市场板块分析中的应用

聚类分析在股票市场板块分析中的应用

XXXX 大学数学系, XX XXXXX本文将聚类分析应用于股票市场的研究,研究实例表明,聚类分析方法是股市板块分析中的一种有效、实用的方法。

聚类分析,板块,投资,系统聚类that cluster analysis is an effective and practical way in stock market analysis.Cluster Analysis;Board;Investment;System聚类分析又称群分析、点群分析,是定量研究样品或者指标分类问题的一种多元统计方法。

例如,我们可以根据各个银行网点的储蓄量、人力资源状况、营业面积、特色功能、网点级别、所处功能区域等因素情况,将网点分为几个等级,再比较各银行之间不同等级网点数量对照状况。

我们所研究的样品(网点)或者指标(变量)之间存在程度不同的相似性(亲疏关系——以样品间距离衡量)。

于是根据一批样品的多个观测指标,具体找出一些能够度量样品或者指标之间相似程度的统计量,以这些统计量为划分类型的依据。

把一些相似程度较大的样品(或者指标)聚合为一类,把此外一些彼此之间相似程度较大的样品(或者指标)又聚合为另一类,直到把所有的样品(或者指标)聚合完毕,这就是分类的基本思想。

其中类指相似元素的集合。

聚类分析的概念认为所研究的样品或者指标之间存在着程度不同的相似性,根据一批样品的多个观测指标,找出能够度量样品或者变量之间相似程度的统计量,并以此为依据,采用某种聚类法,将所有的样品或者变量分别聚合到不同的类中,使同一类中的个体有较大的相似性,不同类中的个体差异较大。

聚类分析根据所用方法不同可分为系统聚类法、 有序样品聚类法、 动态聚类 法、含糊聚类法等等; 根据分类对象不同又分为对样品聚类(又称 Q 型聚类分析) 以及对变量进行聚类(又称R 型聚类分析)。

对前者聚类多用距离,而后者聚类 时多用相似系数。

在聚类分析中, 通常我们将根据分类对象的不同分为 Q 型聚类分析和R 型聚 类分析两大类。

基于数据场的聚类方法研究的开题报告

基于数据场的聚类方法研究的开题报告

基于数据场的聚类方法研究的开题报告一、研究背景聚类(Clustering)是指将数据集中的一组对象按照一定的相似度或距离度量进行分类,使得同一类别内的对象具有较高的相似性,而不同类别之间的对象具有较大的区别性。

聚类算法广泛应用于数据挖掘、图像处理、模式识别等领域。

传统的聚类算法包括K-Means、层次聚类和密度聚类等,但这些算法都有其自身的局限性和缺陷,如对异常值敏感、需要手工确定聚类数目等问题。

近年来,基于数据场的聚类方法受到了广泛关注,具有聚类数目自适应、较好的鲁棒性等优点,因此得到了越来越多的研究者的青睐。

二、研究目的本课题旨在研究基于数据场的聚类方法,探讨其理论基础和算法实现,进一步完善数据挖掘领域的聚类算法体系,提高聚类算法的效率和精度。

三、研究内容(1)基于数据场的聚类理论基础研究主要探讨数据场的概念、特点和聚类原理,分析数据场聚类与传统聚类算法的异同点,并构建数据场聚类的数学模型。

(2)基于数据场的聚类算法设计与实现在理论研究的基础上,设计基于数据场的聚类算法,并在实验平台上进行模拟实验和对比分析,验证算法的有效性和优越性。

四、研究方案(1)文献调研:全面了解目前关于基于数据场的聚类的研究现状和发展趋势;研究数据场聚类的基本理论知识和相关算法。

(2)理论研究:深入分析数据场聚类的基础理论,探讨其数学模型和聚类过程,并结合具体实例进行详细说明。

(3)算法设计:在理论研究的基础上,设计基于数据场的聚类算法,并开展模拟实验和性能对比,验证算法的效果和性能。

(4)论文撰写:对研究过程和结果进行总结,并将研究成果呈现在论文中,撰写开题报告、中期报告和学位论文。

五、预期成果(1)深入理解数据场聚类的基本理论和方法,掌握数据场聚类的基本流程。

(2)设计基于数据场的聚类算法,实现聚类效果自适应、鲁棒性好等优点,并开展实验验证。

(3)取得与此研究方向相关的学术论文发表。

六、研究意义基于数据场的聚类方法是对传统聚类算法的一种有益补充,有助于提高聚类算法的效率和精度,拓展了数据挖掘领域的应用场景。

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毕业设计(论文)材料之二(2)
本科毕业设计(论文)开题报告题目:聚类分析在股票投资中的应用
课题类型:设计□实验研究□论文√
学生姓名:
学号:
专业班级:
学院:
指导教师:
开题时间:2012 年03 月17 日
2012 年3月08日
开题报告内容与要求
一、毕业设计(论文)内容及研究意义
主要内容:
聚类分析又称群分析,是根据“物以类聚”的道理,对样品或指标进行分类的一类多元统计方法。

本文主要是采用SPSS或SAS统计软件中的聚类分析方法,对于股票市场中某一行业的多个样本股票进行聚类分析,得出结果并对结果进行分析。

首先,介绍关于聚类分析的思想以及发展状况。

其次,收集相关样本股票的数据,包括总资产,主营业收入,每股净资产,净资产收益率等指标。

再次,用SAS软件对数据进行处理,并得出结果,将样本股票进行分类。

最后,对结果进行分析,为投资者作出建议。

研究意义:
聚类源于很多领域,包括数学,计算机科学,统计学,生物学和经济学。

在不同的应用领域,很多聚类技术都得到了发展,在股票投资中也发挥着这关重要的作用,这些技术方法被用作描述数据,衡量不同数据源间的相似性,以及把数据源分类到不同的簇中。

在股市中,对于广大投资者来说,可以开拓投资渠道,扩大投资的选择范围,适应了投资者多样性的投资动机、交易动机和利益的需求,一般来说能为投资者提供较高收益的可能性。

但是由于股票价格受到政治,经济,市场等因素的影响,也受到技术和投资者行为因素的影响,因此股票价格经常处于频繁的变动之中,股票价格的频繁变动扩大了股票市场的投机性活动,使股票市场的风险性增大。

因此,对股票市场的的股票进行聚类分析显得意义更大。

二、毕业设计(论文)研究现状和发展趋势(文献综述)
随着我国市场经济建设的高速发展,人们的金融意识和投资意识日益增强,而作为市场经济的组成部分—股票市场,正逐步走向成熟与规范,越来越多的投资者把眼光投向了股票,历史已经证明股票是一种不仅在过去已提供了投资者可观的长期利益,并且在将来也将提供良好机遇的投资媒体。

然而,股价涨跌无常,股市变幻莫测,投资者要想在股市投资中赢取丰厚的投资回报,成为一个成功的投资者,就得认真研究上市公司的历史、业绩和发展前景,详细分析上市公司的财务状况,树立以基本分析为主,技术分析为辅的投资理念,找出真正具有投资价值的股票,进行长期投资。

在中国股票市场上有近几千支股票,进行股票投资的时候,需要对股票进行分析和选择,投资那些获利能力强,财务指标较好的股票,以减少投资风险。

但是股票评价指标又有许多种,他们的含义各有不同,如何把各种指标综合在一起就变得非常重要。

应用聚类分析方法对股票市场板块进行了分析和分类。

聚类分析能综合多项财务指标来反映上市公司的盈利能力和发展水平,为分类和评估公司的优劣提供了很好的依据。

使我们的投资风险更小。

文献综述:文献[1]-[2]是阐述了多元统计的思想,对于聚类分析的理论知识进行了深刻的讲述。

文献[3]-[4]主要是讲述SAS统计软件关于对数据进行聚类分析的操作。

文献[5]-[8]主要讲述从基本分析的角度聚类分析对于股票市场和股票市场板块的股票进行分析。

文献[9]是对于聚类分析在包括股票的证券市场中的分析。

文献[10]是关于上市公司股票的受收益率的影响的研究。

文献[11]-[12]是关于聚类分析在先相关领域的应用,从中可以体会其思想。

三、毕业设计(论文)研究方案及工作计划(含工作重点与难点及拟采用的途径)
研究方案:
本文主要讲述了聚类分析在股票投资中的应用,对股票市场上股价波动的进行预测,为投资者提供有效的投资策略。

因此,本文先从相关的参考文献,并结合我国沪、深两个股票交易市场股价波动情况,确定影响上市公司股票价格的各项相关指标,然后在相关网站收集所需样本数据,然后通过SAS软件对收集的数据进行处理,得出结果。

最后,对结果进行分析,将股票分为几类,并对每一类股票提出投资建议。

工作重点与难点:
1.由于评价上市公司股价的指标需要很多的数据,因而在完整收集相应数据信息上存在一定的难度,然而,这也是本论文前期研究的重中之重。

同时,也是保证后期分析研究准确性的前提。

2.对于SAS软件的熟练操作存在难度,只有熟练掌握聚类分析的操作方法,才能有有效地处理数据,得出正确的结果。

工作计划:
1.28—3.5 收集资料并查看有关文献
3.6—3.19 确定具体的研究课题,论文方案的确定,论文的初步构想,进行开题
3.19—4.23 理论分析,收集资料,与导师讨论并完成论文的初步大纲,一
篇英文文献中文译文
4.24—5.15 完成论文初稿,修改原稿,修改原稿及分析所用理论的有效性5.16—5.29 改善结果,深入讨论,再修改文稿,导师审阅5.30—6.13 论文定稿
6.14—6.21 制定PPT准备答辩并进行论文答辩
四、主要参考文献(不少于10篇,期刊类文献不少于7篇,应有一定数量的外
文文献,至少附一篇引用的外文文献(3个页面以上)及其译文)
[1] 于秀林,任雪松.多元统计分析[M].北京:中国统计出版社,1999
[2] 方开泰.实用多元统计分析[M].上海:华东师范大学出版社,1989
[3] 胡良平主编,统计学与SAS应用[M].北京:军事医学出版社,1996
[4] 高惠璇等编,SAS系统与基础统计分析[M].北京:北京大学出版社,1995
[5] 邓秀勤.聚类分析在股票市场板块分析中的应用[J].数理统计与管理,
1999(5)
[6] 李庆东.聚类分析在股票分析中的应用[J].辽宁石油化工大学学报,2005(9)
[7] 成榕,模糊聚类分析在股票分析中的应用[J],黑河学院,黑河.2007(5)
[8] 柯冰,钱省三.聚类分析和因子分析在股票研究中的应用[J].上海理工大学学报,2004(4)
[9] 周焯华,陈文楠,张宗益等. 聚类分析在证券投资中的应用[J].重庆大学学
报,2002(7)
[10] 李训,曹国华.我国上市公司股票收益率影响因素的实例研究[J].西南交
通大学学报,2004(6)
[11]Clatworthy,J.,Buick,D.,Hankins,M.,Weinman,J.,&Home,R.
The use and reporting of cluster analysis in health psychology: A review.British Jourmal of Health Psychology ,2005(10)
[12]Huang,Z.Extensions to the K-means Algorithm for Clustering Large
Datasets with ategorical Values.Data Mining and Knowledge Discovery,1998(2)
如有侵权请联系告知删除,感谢你们的配合!。

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