基于ICA的时间序列聚类方法及其在股票数据分析中的应用

被引：13

作者：

郭崇慧 ^{[1
]}

贾宏峰 ^{[2
]}

张娜 ^{[2
]}

机构：

[1] 大连理工大学系统工程研究所

[2] 大连理工大学应用数学系

来源：

运筹与管理 | 2008年 / 05期

关键词：

多元统计分析; 时间序列聚类分析; 独立成分分析; 股票数据;

D O I：

暂无

中图分类号：

O211.61 [平稳过程与二阶矩过程];

学科分类号：

020208 ; 070103 ; 0714 ;

摘要：

时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进k-均值算法相结合的时间序列聚类算法,该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用改进k-均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性,将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果。

引用

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页数：5

共 6 条

[1] Clustering of time series data - a survey [J].