【摘 要】
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在有序聚类分析方法的研究中,针对原有方法中对时序的趋势性特征体现不够和一些趋势性特征方法计算复杂度较高的问题,对类的直径度量进行了改进,在类的直径度量中,提出了基于
【机 构】
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桂林理工大学理学院,应用统计研究所
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“空间定位抽样技术在民族地区经济调查中的理论及应用研究”(13BTJ009),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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在有序聚类分析方法的研究中,针对原有方法中对时序的趋势性特征体现不够和一些趋势性特征方法计算复杂度较高的问题,对类的直径度量进行了改进,在类的直径度量中,提出了基于斜率滑动均值的有序聚类方法:首先对有序样本中的邻近点计算相互之间的斜率,对新的斜率序列进行滑动平均,将之结果定义为类的直径,最终实现趋势性度量的有序聚类。模拟与实证结果显示,考虑了趋势性度量的有序聚类方法,对波动性序列的趋势性具有更好的分辨能力,且降低了计算的复杂程度,能够提高有序样本聚类的准确性。
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