Clustering Methods in Data Mining with its Applications ——A Research from the Perspective of Statistics

数据挖掘是近几年随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴技术，它从大量原始数据中发掘出隐含的、有用的信息和知识，帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的因素。数据挖掘因其巨大的商业前景，现已成为国际上数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一，并引起了学术界和工业界的广泛关注。 面对海量数据，首要的任务就是对其进行归类，聚类分析就是对原始数据进行合理归类的一种方法。作为数据挖掘的一项重要功能，聚类分析能作为一个独立的工具来获得数据的分布情况，观察每个类的特点，集中对特定的某些类做进一步的分析。此外，聚类分析也可以作为其它算法的预处理步骤。因此，聚类分析已经成为数据挖掘领域中一个非常活跃的研究...Data mining is a new technology, developing with database and artificial intelligence. It is a processing procedure of extracting credible, novel, effective and understandable patterns from databases. Owing to its tremendous business prospects, data mining has been one of the most popular research areas in database and information technology, and has received increasing attentions in the past year...学位：经济学博士院系专业：经济学院计划统计系_统计学学号：2005140287

A New Clustering Method in Data Mining——Based on Correspondence Analysis and Factor Rotation

本文基于Q型因子分析的基本思想,结合对应分析方法,建立了一种适用于大型数据库聚类的方法。该方法既解决了Q型因子分析算法效率方面的问题,也解决了传统对应分析法中缺乏客观分类标准、信息损失严重等多种缺陷,在实证分析中也取得了良好的效果。Based on the idea of Q-mode factor analysis and correspondence analysis,this paper proposes a new clustering approach to fit for large-scaled database.The approach is effective in calculation which is an obstacle in Q-mode factor analysis.Additionally,this approach overcomes the subjectivity of traditional correspondence analysis and avoids the lost of information.The validity of the proposed approach is verified with a case.国家教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-04-0608)资助;; 国家教育部社科研究规划项目(06JA910003)资

一种改进的Q型因子聚类法

文章借助对应分析的基本思路实现了对Q型因子分析算法上的改进,得到了一种新的能够处理海量数据的聚类方法。通过算法分析,该方法的时间复杂度为样本容量的线性阶,这充分体现了其在算法效率上的优越性。最后,将该方法应用于上市公司板块分析中,并取得了较好的效果

基于基函数展开的函数型数据聚类方法

文章在一个一般性的框架下研究了利用基函数展开进行函数型数据聚类的问题。在这个框架之下,大量传统的聚类方法都可以直接应用到函数型数据分析。另外,我们将PEArSOn相似系数引入函数型数据聚类分析,解决了欧式距离无法刻画曲线之间形态差异的问题

深圳股票市场波动率估计和预测

大量研究发现,在成熟的金融市场上,金融资产收益的波动性具有波动聚类性特点,中国股票市场是一个新兴市场,它的市场收益率波动是否也呈现上述特点,分析利用GARCH模型对深圳股市成分指数的波动性进行拟合,结果表明GARCH模型对我国股市波动具有较好的拟合效果

我国上市公司资本结构影响因素实证分析

随着资本市场的逐渐完善,企业必须注重如何通过有效的资本运营实现企业的最佳资本结构。研究对我国上市公司资本结构形成的影响因素作一些理论上的探索,然后对沪深两市近50家上市公司的年报数据进行分析,运用主成分分析和多元回归相结合的方法对其资本结构形成可能的影响因素加以实证检验,并得出了比较合理的结论