面向证券行业数据的聚类分析及其应用研究



面向证券行业数据的聚类分析及其应用研究

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面向证券行业数据的聚类分析及其应用研究

论文目录
中文摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-11页
· 选题背景	第8-9页
· 本文主要工作和组织结构	第9-11页
· 本文主要工作	第9-10页
· 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
· 聚类分析概述	第11页
· 常见聚类算法	第11-14页
· K均值	第11-12页
· 层次聚类	第12-13页
· 近邻传播聚类	第13-14页
· 距离和相似性度量	第14-17页
· 明氏距离	第15页
· 马氏距离	第15-16页
· 动态时间归整距离	第16页
· 相关系数距离	第16-17页
· 聚类有效性验证	第17-20页
· Davies-Bouldin指数	第18-19页
· DI指标	第19-20页
· Silhouette指标	第20页
· 时间序列上的聚类分析	第20-22页
· 时间序列分析介绍	第20-21页
· 时间序列上的聚类分析	第21-22页
· 小结	第22-23页
第三章公司财务数据的聚类分析	第23-39页
· 指标选取	第23-26页
· 成长能力	第23-24页
· 盈利能力	第24页
· 盈利质量	第24-25页
· 营运能力	第25页
· 股本扩张能力	第25页
· 财务风险	第25-26页
· 数据收集和处理	第26-30页
· 数据收集	第26-28页
· 数据处理	第28-30页
· 实验方案	第30页
· 实验结果	第30-38页
· 聚类结果（K-means算法）	第30-34页
· 聚类结果（其他聚类算法）	第34-37页
· 聚类结果（使用未归一化的原始数据）	第37-38页
· 小结	第38-39页
第四章行情数据的聚类分析	第39-47页
· 数据收集和处理	第39-41页
· 实验方案	第41页
· 实验结果及分析	第41-46页
· 聚类结果（使用相关系数距离）	第41-45页
· 聚类结果（使用欧氏距离）	第45-46页
· 小结	第46-47页
第五章结论与展望	第47-48页
· 结论	第47页
· 展望	第47-48页
参考文献	第48-54页
致谢	第54-55页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。

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