【摘 要】
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在多维有序聚类方法的研究中,现有模型缺乏对离群值的处理,未考虑多维有序数据块状离群的特点,导致聚类结果不合理。为此,基于提取共同趋势序列的思路,提出了两阶段多维有序
【机 构】
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桂林理工大学理学院,桂林理工大学应用统计研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“快速贝叶斯随机波动建模及其在金融市场中的应用研究”(71963008)
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在多维有序聚类方法的研究中,现有模型缺乏对离群值的处理,未考虑多维有序数据块状离群的特点,导致聚类结果不合理。为此,基于提取共同趋势序列的思路,提出了两阶段多维有序聚类方法。首先运用动态聚类方法在样本维度摒除离群值影响,提取有序数据的共同趋势序列,然后使用共同趋势序列进行一维有序聚类。此方法不仅可以进行稳健的有序聚类,也可以快速有效地提取有序多维数据中的趋势变化信息。模拟与实证结果显示,考虑了共同趋势提取的多维有序聚类方法,能够提高多维有序样本的信息提取能力和抗干扰性。
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