本文關(guān)鍵詞：函數(shù)數(shù)據(jù)聚類及其在金融時序分析中的應(yīng)用　出處：《統(tǒng)計與決策》2010年09期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：函數(shù)數(shù)據(jù)分析正成為近年來的研究熱點。文章針對函數(shù)數(shù)據(jù)聚類分析方法的研究,首先在LP空間構(gòu)建函數(shù)數(shù)據(jù)之間相異性度量指標(biāo),并利用基函數(shù)將函數(shù)數(shù)據(jù)平滑,提出了函數(shù)數(shù)據(jù)的聚類分析方法,指出了通過最小二乘估計得到的正交基函數(shù)系數(shù)進(jìn)行聚類的結(jié)果接近于直接對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類的結(jié)果。其方法應(yīng)用于時間序列的模式挖掘,得到了良好的效果。
[Abstract]:Function data analysis is becoming a hot research topic in recent years. In this paper, we first construct the measure index of function data heterogeneity in LP space, aiming at the research of function data clustering analysis method. The function data is smoothed by the basis function, and the clustering analysis method of the function data is proposed. It is pointed out that the clustering results of orthogonal basis function coefficients obtained by least square estimation are close to those of direct clustering of original data. The method is applied to pattern mining of time series. Good results have been obtained.
【作者單位】： 廈門大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院;
【基金】：國家教育部社科研究規(guī)劃基金資助項目(06JA910003)
【分類號】：F224.9;F830
【正文快照】： 0引言隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展,許多科研領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)出大量形式各異、類型復(fù)雜的數(shù)據(jù)集,如高維數(shù)據(jù),缺失數(shù)據(jù)等等,使得傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法越來越不適應(yīng)于分析此類數(shù)據(jù),而近年來漸成研究熱點的函數(shù)數(shù)據(jù)分析(Functional dataanalysis,以下簡稱FDA)是處理這類數(shù)據(jù)的一個有效方法

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 嚴(yán)明義;;函數(shù)性數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析:思想、方法和應(yīng)用[J];統(tǒng)計研究;2007年02期

2 朱建平;陳民懇;;面板數(shù)據(jù)的聚類分析及其應(yīng)用[J];統(tǒng)計研究;2007年04期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 韓丹;何先平;夏瑩嬌;;湖北省三次產(chǎn)業(yè)的就業(yè)情況分析——基于數(shù)據(jù)函數(shù)性特征方法[J];長江大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)理工卷;2008年01期

2 巴曙松;朱元倩;顧Z，

本文編號：1356052