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将多层核心集凝聚算法应用于函数型数据分析,并应用于金融数据聚类.首先,依托金融数据的函数型特征对其进行基函数展开;其次,对产生的高维数据进行特征提取;最后,用多层核心集凝聚算法进行聚类.实验对股票波动率曲线进行聚类,挖掘出股票数据波动的内在特征,可以客观地对股票板块进行划分.
基于函数型数据分析的金融数据多层凝聚算法
【摘 要】
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将多层核心集凝聚算法应用于函数型数据分析,并应用于金融数据聚类.首先,依托金融数据的函数型特征对其进行基函数展开;其次,对产生的高维数据进行特征提取;最后,用多层核心
【机 构】
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南京航空航天大学理学院
【出 处】
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数学建模及其应用
【发表日期】
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2020年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(11501290)
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