论文研究-基于自适应权重的面板数据聚类方法.pdf
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基于二维信息的传统聚类方法并不适用于处理面板数据, 在考察面板数据多重信息特征的基础上, 基于面板数据的"绝对指标", "增量指标"及"波动指标", 重构了面板数据相似性测度的距离函数和Ward聚类算法, 提出了面板数据自适应权重聚类方法. 所提供的算法既可退化为传统的绝对量距离聚类方法, 亦可对面板数据的未来所属类别进行聚类预测. 最后, 实例显示此方法兼具有效性和灵活性.
基于二维信息的传统聚类方法并不适用于处理面板数据, 在考察面板数据多重信息特征的基础上, 基于面板数据的"绝对指标", "增量指标"及"波动指标", 重构了面板数据相似性测度的距离函数和Ward聚类算法, 提出了面板数据自适应权重聚类方法. 所提供的算法既可退化为传统的绝对量距离聚类方法, 亦可对面板数据的未来所属类别进行聚类预测. 最后, 实例显示此方法兼具有效性和灵活性.
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