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基于ICA的时间序列聚类方法及其在股票数据分析中的应用

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摘要时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一，通常由于时间序列数据的特殊结构，导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进^一均值算法相结合的时间序列聚类算法，该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取，然后利用改进￡．均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析，从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性，将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中，取得了较好的数值结果。

DOI g4q0v3ynj8/635548

作者郭崇慧;贾宏峰;张娜

机构地区不详

出处《运筹与管理》 2008年5期

关键词多元统计分析时间序列聚类分析独立成分分析股票数据

分类 [理学][运筹学与控制论]

出版日期 2008年05月15日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

运筹与管理

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