基于形状特征的多指标面板数据聚类方法及其应用

针对多指标面板数据的样品分类问题,从特征提取角度提出一个多指标面板数据的聚类分析方法。该方法将时间序列的局部变化特性与整体距离关系结合起来,将局部变化的信息融入相似测度的计算中,提出一种自适应滑动窗口分段方法,实现时间序列局部变化的特征提取,在重新定义综合距离的基础上,提出一种聚类方法。通过实证分析,表明新方法能够解决多指标面板数据聚类的问题,分类效果较好。     

基于特征提取的多指标面板数据聚类方法

多指标面板数据能够较全面的提供研究对象的信息和数据特征,但复杂的数据结构也给其聚类分析带来了一定的困难.针对这一问题,文章提出了基于特征提取的多指标面板数据聚类方法,该方法将能够表征面板数据动态变化的“绝对量”特征、“波动”特征、“偏度”特征、“峰度”特征及“趋势”特征引入动态聚类算法中,可以避免以往采用欧式距离进行聚类的局限性,还可以处理带有缺失数据的面板数据,同时大大提高了聚类效率,并最大限度地保证时间维度信息不受损失.利用该方法分析了2001至2013年我国不同省份道路交通事故的不平衡状况,通过实证分析表明该方法能够解决多指标面板数据聚类的问题.     

面板数据聚类方法及应用

 基于面板数据的时序特征和截面特征,综合考虑面板数据“绝对指标”,“增量指标”及其“时序波动”特征,在重构面板数据相似性测度的距离函数和Ward聚类算法的基础上,提出了面板数据聚类方法。并以2003-2007年财政金融面板数据为例,对中国14个沿海开放城市进行了聚类分析,显示了良好的应用性。     

非线性面板数据聚类方法研究

对于一类变量非线性相关的面板数据,现有的基于线性算法的面板数据聚类方法并不能准确地度量样本间的相似性,且聚类结果的可解释性低。综合考虑变量非线性相关问题及聚类结果可解释性问题,提出一种非线性面板数据的聚类方法,通过非线性核主成分算法实现对样本相似性的测度,并基于混合高斯模型进行样本概率聚类,实证表明该方法的有效性及其对聚类结果的可解释性有所提高。     

基于动态时间规整的面板数据聚类方法研究及应用

以往的面板数据聚类方法存在一些缺陷,有必要基于动态时间规整的思路进一步改进与完善面板数据聚类方法。利用国家级经济技术开发区数据开展的实证分析结果表明：新的方法既能够很好地反映面板数据的动态变化、又避免了已有的面板数据聚类方法中各种距离如何赋权的问题,聚类结果较为稳定且有很好的可视化效果。     

三路数据聚类方法综述

三路数据主要包含面板数据、纵向数据和三模数据三种立体数据格式。三路数据在社会科学和自然科学研究中受到越来越广泛的关注和应用。传统的聚类分析理论和方法主要基于两路平面数据而建立,对于三路数据,这些理论和方法则显得无能为力。在对传统的两路数据聚类方法做概要回顾的基础上,对国内外主流的三路数据聚类方法做了简要综述和总结。     

基于小波特征提取的高频面板数据聚类方法

高频面板数据在时间维度的频繁波动给聚类的准确性造成了很大干扰。综合考虑这一问题,从小波分解的角度提取了面板数据主成分降维后指标的综合得分序列,利用小波变换提取综合得分序列的周期特征、低频部分的均值特征与趋势特征、高频部分的波动特征,最后采用熵值法对这些特征进行赋权并利用赋权后的特征数据和系统聚类方法实现高频面板数据聚类。通过股票高频面板数据的实证分析表明,该方法的聚类效果良好。     

基于遗传算法的有序样本聚类及其应用

传统的解决有序样本聚类的Fisher最优分割法对计算机存储能力要求较高,不适合由于样本长度较大时的情况.实践中常用的最优二分割法只能求得局部最优解.文章提出了一种基于遗传算法解决有序样拳聚类问题的新算法.该算法适用于多种聚类距离,适合于大样本,可以解决方向聚类问题.     

基于稀疏聚类的高维数据特征选择及应用

文章研究了一种高维数据聚类特征选择方法——稀疏聚类,稀疏聚类是通过对特征变量赋予权重,并添加lasso惩罚因子,压缩权重,得到对变量的权重排序,即重要性排序,使其在进行分类预测的同时达到自动剔除冗余变量的效果,从而起到了对高维数据聚类时的特征选择作用.将此方法运用于中国环保问题,将中国31个省份根据环保情况分为3类,并从现有的104个环保指标中筛选得到20个重要指标.     

评价股票聚类的Ward权熵指标

目前关于股票聚类方法的研究比较多,但针对聚类结果优劣的评价尚无统一标准。针对股票财务聚类要求准确性和面向投资者的实用性等特点,将Ward聚类法的核心思想和信息熵理论相结合,基于偏差和损失最小与信息量损失最小两个角度,提出评价股票聚类结果优劣的Ward权熵指标,以验证在聚合聚类的条件下该指标关于聚类数K单调不降。     

一种适应各种形状分布的聚类有效性指标

聚类有效性指标是评价一种聚类方法划分质量和确定最佳聚类数目的重要工具.文章提出了一种新的聚类有效性指标——T指标,该有效性指标利用最小生成树思想计算类内内聚度,在计算的过程中不再与聚类中心发生直接联系.经反复实验证明新的有效性指标对各种形状分布的划分均有良好的评价表现,且能正确确定各种重叠度数据集的聚类数目.     

面板数据加权聚类分析方法研究

在面板数据聚类分析方法的研究中,基于面板数据兼具截面维度和时间维度的特征,对欧氏距离函数进行了改进,在聚类过程中考虑指标权重与时间权重,提出了适用于面板数据聚类分析的"加权距离函数"以及相应的Ward.D聚类方法。首先定义了考虑指标绝对值、邻近时点增长率以及波动变异程度的欧氏距离函数;然后,将指标权重与时间权重通过线性模型集结成综合加权距离,最终实现面板数据的加权聚类过程。实证分析结果显示,考虑指标权重与时间权重的面板数据加权聚类分析方法具有更好的分辨能力,能提高样本聚类的准确性。     

变量聚类在多指标系统评价中的应用

本文首先介绍利用变量聚类过程VARCLUS构造的类变量综合得分的方法,然后通过一个具体实例说明类变量综合得分在多指标(变量)系统的排序评估问题中的应用.     

基于省际面板数据的区域经济差异多指标测度

选取人均GDP社会经济指标,以省际单元为对象,通过计算其标准差、极差、变异系数、加权变异系数、基尼系数、锡尔系数,对我国1978～2008年的经济发展不平衡性进行了动态时序分析,定量描述了近30年来我国区域经济发展的差异程度和演化过程,为我国经济的进一步协调发展提供科学依据。     

基于密度的面板数据聚类分析

研究面板数据聚类问题过程中,在相似性度量上,用Logistic回归模型构造相似系数和非对称相似矩阵。在聚类算法上,目前的聚类算法只适用于对称的相似矩阵。在非对称相似矩阵的聚类算法上,采用最佳优先搜索和轮廓系数,改进DBSCAN聚类方法,提出BF—DBSCAN方法。通过实例分析,比较了BF—DBSCAN和DBSCAN方法的聚类结果,以及不同参数设置对BF—DBSCAN聚类结果的影响,验证了该方法的有效性和实用性。     

支持向量机多分类问题中聚类分类方法研究

支持向量机是在两分类的基础上发展起来的,如何将两分类成果推广到多分类中是支持向量机的一个重要问题.文章在聚类分类的基础上根据二叉树思想,提出了一种新的聚类算法来进行多分类.此方法充分利用二叉树中分两类的简便之处,将多类的聚类简化为点的聚类,从而避免了以往聚类方法中可能出现的同一类的点在聚类中变成不同类的问题,并结合选址问题中固定数目的配送点的选址算法,将原问题进行简化,对多分类问题提出了新的聚类算法.     

面板数据的聚类分析及其应用

 不同于传统的计量建模分析，本文探讨了多元统计方法在面板数据分析上的运用。文中介绍了面板数据的统计描述方法，构造了面板数据之间相似性的统计指标，并在此基础上提出了面板数据聚类分析的有效方法，通过实际应用取得了良好的效果。     

基于海量数据的变量聚类算法的构造

文章在信息技术迅速发展的背景下,研究针对海量数据计算机软硬件存储、分析的不足.通过研究海量数据下变量关联问题,构造了基于海量数据的学习算法.并通过数据模拟了该算法的应用原理.     

基于面板数据的区域寻租水平的实证研究

区域寻租水平是特定地区腐败程度的具体体现.文章运用主成分分析和聚类分析的方法分析了我国区域寻租水平的特点并建立相关指标.运用面板模型找出影响区域寻租水平的因素,并提出对策和建议,以期为我国区域寻租水平的客观评价及政策制定提供参考.     

环境库兹涅茨曲线与“十一五”约束性指标——基于中国省际面板数据的实证分析

本文利用省际面板数据对我国"十一五"期间环境库兹涅茨曲线进行验证,并对产业结构调整、污染治理成效等因素进行分析,提出从减排效果来看,工业内部转型升级比三次产业间结构调整更显著,而清洁技术和减排设施的运用是关键。