基于核密度估计的非线性时间序列聚类

本文研究的是时间序列的聚类问题。由于现实世界中时间序列多数是非线性的,而现有的时间序列聚类问题大都是基于线性时间序列模型进行聚类的,本文提出了可以用于非线性时间序列的聚类方法。以时间序列的二维核密度估计之间的相似性作为非线性时间序列的距离度量,该距离度量方式是一种非参数的距离度量方法,考虑到了时间序列自相关结构的差异,能够粗糙地识别时间序列形状和动态相关结构的相似性。与理论研究结果相一致,我们的模拟实验结果也验证了这种距离度量的有效性。     

基于DWT的相似性搜索算法

时间序列数据聚类在统计分析中具有重要意义。然而高维时间序列数据挖掘高度依赖的相似性搜索方法仍面临计算量大、准确率低等问题。为了提升高维时间序列数据挖掘任务的准确率和效率，提出一种基于波动特征的时间序列相似性搜索算法。该算法首先提出局部高频离散小波变换(LHFDWT)方法，通过合理的分解与重构来实现序列的降维；然后提出基于欧氏距离(ED)、波动幅度和秩相关系数从时间序列形态波动的相对偏差和趋势一致性角度计算相似度；最后提出一种相似性搜索算法和新的基于波动特征的时间序列聚类方法，并利用k-medoids聚类技术进行聚类分析。基于UCR标准时间序列数据集的实验结果表明，相对于动态时间规整(DTW)和最长公共子序列(LCSS)方法，所提新方法下的聚类准确率表现更优，置信度达到99%;在正确预测聚类数目和搜索效率方面具有更好的效果，且聚类结果具有更高的稳定性；1-NN分类准确率更高，说明其在确定更好的聚类中心方面效果更优，置信度至少为85%,证明了所提新方法的相似性搜索算法的优越性。     

Box-Pierce Q检验的改进方法

Box-Pierce Q检验采用近似卡方分布分析时间序列的平稳性特征,其检验统计量的参数选取将影响到检验结果.文章多个Q值提取平稳性特征,在此基础上建立新的平稳性判定准则,该准则是自相关函数序列收敛的充分条件;采用欧氏函数作为平稳性特征的相似性度量,借助k-means聚类建立平稳性分类方法;该方法在平稳性分析过程中充分考虑了样本之间的关联性,避免了传统Box-PierceQ检验对统计分布和临界表的过度依赖.实验结果表明,新方法能有效地处理海量时间序列数据,且准确率高于Q检验和ADF检验.     

基于共同模式挖掘的时间序列相似性度量方法

文章针对股票市场的时间序列数据进行了时间序列相似性度量方法的研究,比较了目前各种度量方法的特点,提出了针对共同模式的相似性度量的方法,并选取了若干支股票收盘价数据对该方法的特点进行了考量。     

时间序列相似性的图形相似方法研究

本文给出用欧氏距离与时间弯曲距离进行时间序列相似性判断的缺陷,并给出基于欧氏几何图形相似理论的判定两个时间序列相似性的方法。文中给出两条折线的相似性的判断方法。又由于时间序列与折线之间的可转化性,就把判断两折线的相似性方法运用到判定两个时间序列的相似性上。最后,把这种方法应用到聚类分析中,取得较好的效果。     

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。     

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。     

基于互信息量的改进K-Modes聚类方法

文章提出了一种基于互信息量的改进K-Modes聚类方法,采用样本互信息来刻画数据对象属性之间的相互关系。在此基础上提出了一种新的距离度量,该距离度量方法既考虑了对象某个属性值本身的不同,又考虑了对象其它属性对该属性值的影响,使之更符合实际问题情况。实验结果表明,聚类方法有效地提高了聚类精度。     

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.     

基于路径跟随方法的光滑子区间K均值聚类算法

时间序列聚类是数据挖掘领域的热点问题之一。结合时间序列的特点,光滑子空间K均值聚类算法在进行稀疏型聚类的同时,可以筛选出连续的时间子区间,并基于这些子区间上的观测对时间序列聚类,其复杂度主要取决于更新聚类权重的方法。然而,现有算法中聚类权重的更新是通过凸二次规划问题求解完成的,其计算复杂度较高。文章的理论推导表明,可以通过复杂度较低的严格凸二次规划问题的求解来更新聚类权重。在此基础上,给出了计算复杂度更低的路径跟随方法来更新聚类权重。数据模拟表明了基于路径跟随方法的新算法在聚类中的有效性,及其在计算速度上的优越性。     

函数数据聚类分析方法探析

函数数据是目前数据分析中新出现的一种数据类型,它同时具有时间序列和横截面数据的特征,通常可以描述为关于某一变量的函数图像,在实际应用中具有很强的实用性。首先简要分析函数数据的一些基本特征和目前提出的一些函数数据聚类方法,如均匀修正的函数数据K均值聚类方法、函数数据层次聚类方法等,并在此基础上,从函数特征分析的角度探讨了函数数据聚类方法,提出了一种基于导数分析的函数数据区间聚类分析方法,并利用中国中部六省的就业人口数据对该方法进行实证分析,取得了聚类结果。     

基于PLS对系统聚类分析方法的改进

1系统聚类方法及其存在的问题1.1系统聚类法为了将样本进行分类,就需要研究样本之间关系。目前用得最多的方法有两个:一种方法是用相似系数,比较相似的样本归为一类,不相似的样本归为不同的类。另一种方法是将一个样本看作P维空间的一个点,并在空间定义距离,距离较近的点归为一     

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。     

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。     

有关距离判别理论方法的补充和讨论

距离判别理论中，通常采用重心距离来定义类与类之间的距离对待判样品进行判别。对新样品实行判别，将其归入系统聚类形成的分类，如果仍采用重心距离判别法，会由于没有与原有聚类时所用的类与类之间的距离相一致而产生误判。提出对基于系统聚类分类结果的距离判别理论方法的补充，把系统聚类中的八种类与类之间距离的概念引入到距离判别方法中。从而使距离判别中类与类距离的定义与系统聚类中相一致，通过实例分析，证明增强了距离判别的可靠性。     

有序样本聚类法在经济分析中的应用

本文介绍一种按着系统聚类步骤产生的有序样本聚类法,并利用这种方法对我国改革开放26年来的产业结构变迁进行聚类,从而揭示结构变迁与经济增长的关系。有序样本系统聚类法,首先根据所观察到的多变量有序样本,计算两两相邻样本之间的距离,得初始距离矩阵:D=d12…0┇d23┇0…d(n-1)n其中dii 1表示第i个样本与第i 1个样本之间的距离。将距离最近的两个相邻样本聚为一类,然后再计算合并的新类到其相邻的类(或样本)的距离,得第一次并类后的距离矩阵D1。从D1中找距离最近的两类合并成一个新类。而后计算新类到相邻两类的距离,得第二次并类后的…     

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。     

农村居民生活消费行为的分段研究

本文采用了有序样本聚类分析法,对我国农村居民1980—2004年的生活消费行为进行了定量分析,分析的结果是将时间序列划分为四个时段。并分析了四个时期的消费行为特征。     

我国农村居民消费结构的变迁

一、改革开放以来农村居民消费结构变动的阶段性划分 首先,利用消费价格指数对1978-2000年的农村居民各类消费支出进行可比计算,克服价格变动对农村居民消费结构所产生的影响,在此基础上采用统计软件(SPSS10.0)对1978年以来农村居民消费结构进行聚类,综合考试各项支出在农村居民生活中发挥的作用,本文聚类过程选取农村居民生活消费支出、食品、衣着、居住、用品、医疗、文化、其它支出共8个指标作为变量,将各年各项消费支出作为样本点,用样本点之间的欧氏距离来描述两点之间的相似性,通过层次法对农村居民消费结构按年份聚类.     

函数数据聚类及其在金融时序分析中的应用

函数数据分析正成为近年来的研究热点。文章针对函数数据聚类分析方法的研究,首先在LP空间构建函数数据之间相异性度量指标,并利用基函数将函数数据平滑,提出了函数数据的聚类分析方法,指出了通过最小二乘估计得到的正交基函数系数进行聚类的结果接近于直接对原始数据进行聚类的结果。其方法应用于时间序列的模式挖掘,得到了良好的效果。