面向证券行业数据的聚类分析及其应用研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 选题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 本文主要工作和组织结构 | 第9-11页 |
| 1.2.1 本文主要工作 | 第9-10页 |
| 1.2.2 论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 聚类分析方法介绍 | 第11-23页 |
| 2.1 聚类分析概述 | 第11页 |
| 2.2 常见聚类算法 | 第11-14页 |
| 2.2.1 K均值 | 第11-12页 |
| 2.2.2 层次聚类 | 第12-13页 |
| 2.2.3 近邻传播聚类 | 第13-14页 |
| 2.3 距离和相似性度量 | 第14-17页 |
| 2.3.1 明氏距离 | 第15页 |
| 2.3.2 马氏距离 | 第15-16页 |
| 2.3.3 动态时间归整距离 | 第16页 |
| 2.3.4 相关系数距离 | 第16-17页 |
| 2.4 聚类有效性验证 | 第17-20页 |
| 2.4.1 Davies-Bouldin指数 | 第18-19页 |
| 2.4.2 DI指标 | 第19-20页 |
| 2.4.3 Silhouette指标 | 第20页 |
| 2.5 时间序列上的聚类分析 | 第20-22页 |
| 2.5.1 时间序列分析介绍 | 第20-21页 |
| 2.5.2 时间序列上的聚类分析 | 第21-22页 |
| 2.6 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 公司财务数据的聚类分析 | 第23-39页 |
| 3.1 指标选取 | 第23-26页 |
| 3.1.1 成长能力 | 第23-24页 |
| 3.1.2 盈利能力 | 第24页 |
| 3.1.3 盈利质量 | 第24-25页 |
| 3.1.4 营运能力 | 第25页 |
| 3.1.5 股本扩张能力 | 第25页 |
| 3.1.6 财务风险 | 第25-26页 |
| 3.2 数据收集和处理 | 第26-30页 |
| 3.2.1 数据收集 | 第26-28页 |
| 3.2.2 数据处理 | 第28-30页 |
| 3.3 实验方案 | 第30页 |
| 3.4 实验结果 | 第30-38页 |
| 3.4.1 聚类结果（K-means算法） | 第30-34页 |
| 3.4.2 聚类结果（其他聚类算法） | 第34-37页 |
| 3.4.3 聚类结果（使用未归一化的原始数据） | 第37-38页 |
| 3.5 小结 | 第38-39页 |
| 第四章 行情数据的聚类分析 | 第39-47页 |
| 4.1 数据收集和处理 | 第39-41页 |
| 4.2 实验方案 | 第41页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第41-46页 |
| 4.3.1 聚类结果（使用相关系数距离） | 第41-45页 |
| 4.3.2 聚类结果（使用欧氏距离） | 第45-46页 |
| 4.4 小结 | 第46-47页 |
| 第五章 结论与展望 | 第47-48页 |
| 5.1 结论 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
