發(fā)布時間：2019-11-10 11:14

【摘要】：對于一類變量非線性相關的面板數(shù)據(jù),現(xiàn)有的基于線性算法的面板數(shù)據(jù)聚類方法并不能準確地度量樣本間的相似性,且聚類結果的可解釋性低。綜合考慮變量非線性相關問題及聚類結果可解釋性問題,提出一種非線性面板數(shù)據(jù)的聚類方法,通過非線性核主成分算法實現(xiàn)對樣本相似性的測度,并基于混合高斯模型進行樣本概率聚類,實證表明該方法的有效性及其對聚類結果的可解釋性有所提高。

【相似文獻】

相關期刊論文 前6條

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相關會議論文 前6條

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相關博士學位論文 前3條

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相關碩士學位論文 前10條

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5 王永卿;高維海量數(shù)據(jù)聚類算法研究[D];廣西大學;2007年

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7 張揚;混合屬性數(shù)據(jù)聚類算法及其應用[D];大連理工大學;2013年

8 張東升;數(shù)據(jù)挖掘中的演化數(shù)據(jù)聚類算法研究[D];杭州電子科技大學;2014年

9 白亮;符號屬性數(shù)據(jù)聚類算法的研究[D];山西大學;2009年

10 李靜芬;流數(shù)據(jù)聚類算法的研究與改進[D];河北工業(yè)大學;2014年

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本文編號：2558846