基于模型的不等问隔时间序列聚类算法研究

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现有的聚类算法一般只能处理以固定间隔表示的数据类型,而忽略了时间轴的变化.基于倒谱距离测度和自回归条件持续期(ACD)模型的聚类方法综合了计量模型的参数估计和聚类的非参无监督分类的优点,是一种适合处理不等间隔时间序列的技术.实验结果证明这种方法是有效的,从中得出的结论与市场微观结构理论也是相吻合的.
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