浙江工业大学学报
浙江工業大學學報
절강공업대학학보
Journal of Zhejiang University of Technology
2014年
4期
468-472
,共5页
数据挖掘%多指标面板数据%综合距离%隶属权值%聚类分析
數據挖掘%多指標麵闆數據%綜閤距離%隸屬權值%聚類分析
수거알굴%다지표면판수거%종합거리%대속권치%취류분석
data mining%multivariable panel data%comprehensive distance%degree of membership%clustering Analysis
针对数据挖掘中多指标面板数据的聚类分析问题,构建了一种新的对象间距离的定义,并基于传统的k均值聚类方法,将时间维度分割,对每相邻时间段的对象进行聚类.将单次聚类结果汇总形成聚类结果矩阵,根据汇总的结果矩阵计算对象归于某一类的隶属权值,从而确定最终的聚类结果.这样同时考虑对象在空间上和时间上的发展趋势的聚类方法将得到更加全面客观的聚类结果.最后将本聚类方法运用于金融保险行业上市公司财务数据,进行实证分析,指出该方法的有效性.
針對數據挖掘中多指標麵闆數據的聚類分析問題,構建瞭一種新的對象間距離的定義,併基于傳統的k均值聚類方法,將時間維度分割,對每相鄰時間段的對象進行聚類.將單次聚類結果彙總形成聚類結果矩陣,根據彙總的結果矩陣計算對象歸于某一類的隸屬權值,從而確定最終的聚類結果.這樣同時攷慮對象在空間上和時間上的髮展趨勢的聚類方法將得到更加全麵客觀的聚類結果.最後將本聚類方法運用于金融保險行業上市公司財務數據,進行實證分析,指齣該方法的有效性.
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