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多指标面板数据的复杂数据结构给聚类方法的适应性带来了一些困难。针对这一问题,文章用主成分分析对前人提取的特征进行二次提取,消除了各特征的信息重叠,并采用熵值法对特征量进行赋权,使提取的特征更为合理,从而优化了聚类结果。通过房地产数据的实证分析,表明改进后多指标面板数据聚类方法的聚类效果更好。
基于主成分特征提取的面板数据聚类方法
【摘 要】
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多指标面板数据的复杂数据结构给聚类方法的适应性带来了一些困难。针对这一问题,文章用主成分分析对前人提取的特征进行二次提取,消除了各特征的信息重叠,并采用熵值法对特
【机 构】
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桂林理工大学理学院,桂林理工大学应用统计研究所
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2018年21期
【基金项目】
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国家社会科学基金资助项目(13BTJ009);国家自然科学基金资助项目(61563013)
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