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[期刊] 统计与决策
[作者]
刘兵
面板数据的聚类分析可以进行压缩的预处理也可以不进行压缩,文章提出可以根据样品中各个指标的时序数据的趋势特征来考虑是否应该进行压缩或如何进行压缩。然后考虑聚类的统计量的设置,再后给出系统聚类法的计算公式。
关键词：
面板数据 聚类分析 时间序列趋势外推预测
[期刊] 经济经纬
[作者]
靳刘蕊
针对函数数据聚类方法中基于序列数值模式测度相似性的聚类方法不考虑轨迹形状,而基于序列形状模式又忽略了序列数值所代表的相似信息和趋势信息,笔者提出一种对曲线之间对应里程碑出现的时间差异和所隐含的变化幅度差异的相异性测度法,据此将具有类似变化趋势的曲线聚为一类。运用该法对上证50指数的股票进行聚类分析,结果表明该聚类法能很好地测度曲线之间变化趋势的相异性,在高频金融时间序列的聚类分析中具有现实意义。
[期刊] 中国高教研究
[作者]
易梦春
我国高等教育在学总规模和毛入学率在过去２０多年里不断增长，增长幅度的波动由剧烈转向平稳。未来影响我国高等教育发展的外部因素将对其规模的扩张起到推动作用。通过构建时间序列趋势外推模型对未来十年我国高等教育规模进行预测发现，２０２５年我国高等教育在学总规模很可能达到５１８７．０８万人至５９２９．８８万人，将比目前（２０１５年末）多１０００万人至２０００万人。在２０１８—２０２２年之间，我国高等教育毛入学率很可能突破５０％。这也就意味着未来３到６年内，我国高等教育将进入到普及化阶段，而我们需要为此做好准备。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郭崇慧 贾宏峰 张娜
时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进k-均值算法相结合的时间序列聚类算法,该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用改进k-均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性,将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈海兰 高学东
在时间序列数据挖掘中,传统的时间序列相似性度量算法没有考虑反映时间序列结构的关键点特征。为了解决该问题,文章提出了基于波动特征的时间序列相似性度量算法,并通过聚类进行了效果分析。研究中首先利用小波分析方法提取时间序列整体变化趋势,然后给出了针对小波分析得到的序列进行波动点识别的方法,构造出包含时间序列重要波动信息的波动点序列。最后提出了非等长时间序列的相似性度量方法计算波动点序列间的距离。实验结果表明,该时间序列度量方法能更好地反映时间序列的趋势特征。
关键词：
时间序列 相似性度量 聚类 波动特征
[期刊] 运筹与管理
[作者]
苏木亚 郭崇慧
针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻画对应时间序列之间相似性,在理论分析过程中,首先对单变量时间序列数据集进行主成分分析,其次分析了单变量时间序列数据集、样本协方差矩阵的特征向量与主成分之间的关系,并证明了由主成分构成的向量组线性无关。为了进一步验证理论分析结果的正确性和所提算法的有效性,分别利用仿真数据和真实的股票数据进行了数值实验。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王泽东 邓光明
鉴于面板数据同时具有时间维度和截面维度的特征,文章引入趋势距离概念,在利用主成分分析法计算数据在各个时间点的主成分综合得分基础上,构造了一种能够体现数据动态变化趋势的综合趋势距离,再利用系统聚类法实现面板数据的聚类。实证结果表明新的方法克服了以往聚类方法中无法体现数据动态发展趋势相似性的问题,聚类结果较为稳定且有很好的可视化效果。
关键词：
面板数据 趋势距离 主成分分析 聚类分析
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
郑兵云
多指标面板数据的多元统计分析在国内研究中尚属空白.本文分析了面板数据的数据格式和数字特征,根据聚类分析原理,重新构造了多指标面板数据的距离函数和离差平方和函数,在此基础上,说明了多指标面板数据的聚类分析过程.最后对我国各地区工业企业生产效率进行了聚类实证分析,显示了良好的效果。
关键词：
多指标 面板数据 聚类分析 生产效率
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
任娟
针对多指标面板数据的样品分类和历史时期划分问题,从多元统计分析理论角度提出一个多指标面板数据的融合聚类分析方法。该方法改进了多指标面板数据的因子分析和系统聚类方法,依据Fisher有序聚类理论,构造了Frobenius范数形式的离差平方和函数,提出了多指标面板数据的有序聚类方法。实证结果表明,该方法能够满足系统分析的统一性要求,保证指标之间的不相关;能够克服时间维度上均值处理造成的偏误,信息损失较少;能够解决面板数据有序聚类的问题;弥补了单一分析的片面性和局限性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐华锋 方志耕
文章针对面板数据的聚类问题的高维复杂性,利用线性投影技术将其转换为关于投影特征向量的线性聚类问题;从而实现在低维空间对高维数据样本的聚类分析。最后实证分析验证了面板数据聚类分析的投影寻踪模型的可行性与有效性。
关键词：
面板数据 投影寻踪 聚类分析 实证分析
[期刊] 统计研究
[作者]
朱建平 陈民恳
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。
关键词：
面板数据 聚类分析 计量经济 多元统计
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李静 徐路路 赵素君
[目的/意义]基金项目文本蕴含着丰富的前沿主题信息,通过细粒度识别科学研究前沿中的新兴主题,可以预测分析新兴主题未来发展趋势并可视化展示。[方法/过程]文章提出一种基于时间序列分析和SVM模型的基金项目新兴主题趋势预测与可视化分析方法,分析基金项目内外部特征属性,构建基金项目新兴主题探测公式,利用时间序列分析和支持向量机等深度学习算法模型,对新兴主题发展趋势进行预测分析,最后利用可视化分析软件Gephi进行可视化展示以揭示前沿领域竞争态势。[结果/结论]通过以石墨烯领域数据进行实验并结合专家咨询和传统论文聚类方法对比分析,表明该方法能够更加快速准确识别新兴主题,为我国科技政策制定提供决策支持和参考。
[期刊] 经济师
[作者]
张勇格
近年来,中国公共自行车系统的引入丰富了人们出行时可以选择的公共交通方式,为居民的生活带来了便利。通过向居民提供免费或者较低使用费的自行车,公共自行车系统降低了城市中心区域居民短途旅行时使用燃油机动车等交通工具的数量,从而大大缓解了城市拥堵的现象,并且降低了城市的噪音和空气污染程度。在带来居民出行便利的同时,提供公共自行车租赁服务的企业或政府相关单位也面临着自行车布点过多且不合理而造成成本过高的问题。通过使用聚类法分析城市居民的出行习惯偏好,利用自行车租用历史数据并根据时间序列算法预测未来公共自行车需求数量,可以实现公共自行车的精准投放,以此大大降低公共自行车的空闲数,进而降低公共自行车提供方的服务成本。
关键词：
公共自行车 聚类法 时间序列分析
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
林钱洪 王志海 原继东 张伟
大部分时间序列数据分析的一个重要组成部分是相似性度量方式.在众多相似性度量方式中,基于最长公共子序列的相似性度量方式是一种常用的有效方法,但该方法仅仅度量序列点对点的数值差异,而忽略了序列的变化趋势.为此提出一种基于趋势信息的时间序列离散化方法并用最长公共子序列进行相似性度量.该方法能够很好地度量时间序列的趋势信息.此外,还将其与现有的点对点函数线性结合.与现有相似性度量方法不同,该方法能同时考虑时间序列的趋势信息和函数距离,相似性度量方案运用最近邻分类算法规则进行分类.为了进行全面的比较,在42个时间序列数据集上测试该算法的有效性.实验结果表明,所提出的方法能有效提高时间序列分类准确率.
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