【摘要】由于小波理论的高频面板数据聚类方法需要选择合适的母小波以及设置可行的分解层数，其聚类结果较易受到人为影响，缺乏自适应性。文章提出了一种基于经验模态分解特征提取的高频面板数据自适应聚类方法，该方法基于经验模态分解法分解高频时间序列信号，提取“绝对”特征、“趋势”特征、“高频波动”特征和“低频波动”特征，并运用熵值法进行客观赋权，进而构造基于加权余弦距离的层次聚类算法。实证检验结果表明该方法更适用于非平稳、非线性的高频面板数据聚类问题，正确率明显提高。