摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4页 |
引言 | 第7-12页 |
第1章 面板型数据聚类预备知识 | 第12-32页 |
1.1 截面型数据聚类分析 | 第12-20页 |
1.1.1 截面型数据的基本介绍 | 第12页 |
1.1.2 截面型数据的聚类方法 | 第12-20页 |
1.2 面板型数据聚类分析 | 第20-27页 |
1.2.1 面板型数据的基本介绍 | 第20-21页 |
1.2.2 面板型数据的聚类方法 | 第21-27页 |
1.3 函数型数据聚类分析 | 第27-32页 |
1.3.1 函数型数据的基本介绍 | 第27-28页 |
1.3.2 函数型数据的聚类方法 | 第28-32页 |
第2章 改进的面板型数据聚类模型 | 第32-39页 |
2.1 模型改进背景 | 第32-34页 |
2.2 模型的改进 | 第34-36页 |
2.2.1 算法一:改进的基于概率连接函数的面板型数据聚类算法 | 第34页 |
2.2.2 算法二:基于DTW距离的面板型数据聚类算法 | 第34-36页 |
2.3 效果验证 | 第36-39页 |
第3章 实证分析 | 第39-50页 |
3.1 实证一:股票数据集 | 第39-46页 |
3.1.1 数据介绍 | 第39页 |
3.1.2 结果分析 | 第39-46页 |
3.2 实证二:加拿大温度数据集 | 第46-50页 |
3.2.1 数据介绍 | 第46-47页 |
3.2.2 结果分析 | 第47-50页 |
第4章 总结与展望 | 第50-53页 |
4.1 总结 | 第50-51页 |
4.2 展望 | 第51-53页 |
参考文献 | 第53-55页 |
附录A 实证分析一的聚类结果 | 第55-61页 |
致谢 | 第61页 |