【摘 要】
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聚类分析是实际中经常用到的一种分析技术。然而传统聚类方法有时会受样本指标之间共线性的影响。主成分分析是一种有效的经典降维方法,能够有效解决共线性问题并大大减小有
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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聚类分析是实际中经常用到的一种分析技术。然而传统聚类方法有时会受样本指标之间共线性的影响。主成分分析是一种有效的经典降维方法,能够有效解决共线性问题并大大减小有效指标。因而可以根据各个样本的主成分得分进行聚类。山于实际中时序数据的数据量较大,而且数据中一般存在噪声、缺失数据、异常数据等。针对此问题,我们采用函数型数据分析的技术加以克服。结合前面的主成分聚类方法,可以得到基于函数型主成分得分的聚类算法：(1)根据GCV选择合适的光滑系数,并将多组时序数据(面板数据)转化为多个函数型数据；(2)对函数型数据做函数型主成分分析,根据累积贡献率确定函数型主成分的个数；(3)由各个函数型数据的主成分得分组成降维后的离散数据；(4)采用常规聚类方法对各函数的主成分得分进行聚类。本文将提出的聚类方法应用于亚太地区能源消耗和人均能耗的聚类分析中。结果表明方法有效,且所得结果符合实际情况,对于分析各国／地区的能源状况和各能源争端有一定指导意义,便于国家今后做出相应的应对措施。另外,函数型数据分析方法与传统统计方法相比具有许多优势,将在越来越多的领域得到应用和发展。
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