[1]张迎春 陈洁 张晨希 万忠 张燕平.聚类在股票研究中的应用[J].计算机技术与发展,2006,(04):116-118.
　ZHANG Ying-chun,CHEN Jie,ZHANG Chen-xi,et al.Application of Clustering in Study of Stock[J].,2006,(04):116-118.
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聚类在股票研究中的应用()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2006年04期
页码:
116-118
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Application of Clustering in Study of Stock
文章编号:
1005-3751（2006）04-0116-03
作者:
张迎春 陈洁 张晨希 万忠 张燕平
安徽大学人工智能研究所
Author(s):
ZHANG Ying-chun;  CHEN Jie;  ZHANG Chen-xi; WAN Zhong;  ZHANG Yan-ping
Institute of Artificial Intelligence, Anhui University
关键词:
聚类; 股票; 预测
Keywords:
clustering;  stock;  forecast
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
聚类是按照事物的某些属性，把其聚集成类，使各类问的相似性尽量小，类内相似性尽量大。现在使用的一些聚类算法大多效率不高、聚类速度慢。文中在改进LBG算法的基础上提出了一种新的聚类算法，克服了传统的LBG算法的缺点，具有准确性高、测试时间短的优点。现将它应用于股票数据的预测分析中，实验结果表明这种新的聚类算法，相较于其它聚类算法能够取得更好的结果
Abstract:
Clustering assembles things according to some of their attribute, minimize the comparability among clusters and maximize the comparability inside each cluster. Many algorithms now in used have some defects such as inefficient and slow. This text forwards a new arithmetic based on the improvement of LBG arithmetic. This new algorithm has gotten over the shortcomings of the traditional LBG with high veracity and needs short test time. Now it applied on stock data forecast analysis. The experiment shows this new clustering algorithm will yield better outcome than the old ones

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学重点基金资助项目（60135010）;安徽省自然科学基金资助项目（050420208）;“九七三”计划（国家重点基础研究）资助项目（2004CB318108）张迎春（1982-），男，安徽砀山人．硕士研究生，研究方向为人工神经网络、人工智能在金融工程中的应用；张燕平，教授，博士，研究方向为人工神经网络、机器学习、人工智能在金融工程中的应用
更新日期/Last Update: 1900-01-01