聚类分析在金融数据分析中的应用研究

摘要	第1-3页
Abstract	第3-6页
1 绪论	第6-8页
·论文研究的背景及意义	第6-7页
·本文的研究内容及组织结构	第7-8页
·研究内容	第7页
·组织结构	第7-8页
2 聚类分析	第8-20页
·聚类的相关概念	第8-11页
·聚类与分类	第8-9页
·类的概念、特征和类间距离	第9-11页
·聚类的评价	第11页
·数据类型及相似性度量	第11-14页
·连续变量	第12-13页
·聚类要素的数据处理	第13-14页
·分割聚类法	第14-16页
·k-均值算法	第14-15页
·k-中心点方法	第15-16页
·CLARA算法	第16页
·层次聚类	第16-20页
·凝聚法和分裂法	第16-17页
·CURE方法	第17页
·基于密度的聚类算法	第17-18页
·DBSCAN方法	第18页
·OPTICS方法	第18-20页
3 聚类分析在金融投资分析中的应用	第20-34页
·方差分析	第20-28页
·单因素试验方差分析	第21-23页
·双因素试验方差分析	第23-27页
·多因素试验方差分析	第27-28页
·金融投资的实证分析	第28-34页
·实验分析	第28-31页
·聚类效果检验	第31-34页
4 总结与展望	第34-35页
参考文献	第35-36页
致谢	第36-37页