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文章提出一种基于有监督学习的算法,构造响应变量,用条件概率度量个体间的相似程度,用关联函数得到相似矩阵,将面板数据的聚类问题转化为对相似矩阵的聚类问题,从而能使用各种经典的聚类方法来实现面板数据的聚类。并应用中心发布的中国发展指数,来验证该算法的可靠性,并提出后续相关研究内容。
面板数据聚类的有监督学习算法探讨
【摘 要】
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文章提出一种基于有监督学习的算法,构造响应变量,用条件概率度量个体间的相似程度,用关联函数得到相似矩阵,将面板数据的聚类问题转化为对相似矩阵的聚类问题,从而能使用各
【机 构】
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中国人民大学应用统计科学研究中心,中国人民大学统计学院,对外经济贸易大学保险学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2014年06期
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