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長(zhǎng)時(shí)間序列聚類方法及應(yīng)用研究：基于股票價(jià)格 
定 價(jià)：95 元
9 7 4 8 5 7 9 5 8 1 2 9 6 本書在以往時(shí)間序列預(yù)測(cè)的研究基礎(chǔ)上，抽取了LE、幾個(gè)時(shí)域特征（幅值平方和、峰值、方差、峰度、偏度）、功率譜密度、趨勢(shì)項(xiàng)系數(shù)、時(shí)頻轉(zhuǎn)換特征項(xiàng)、自相關(guān)函數(shù)、偏相關(guān)函數(shù)、周期項(xiàng)系數(shù)等幾個(gè)序列特征，分別采用了基于層次的CURE聚類方法、減聚類與CURE聚類結(jié)合的聚類方法對(duì)長(zhǎng)時(shí)間序列進(jìn)行聚類。實(shí)踐證明，該金融時(shí)間序列挖掘模型能有效地指導(dǎo)用戶的市場(chǎng)行為，輔助用戶決策。無疑，本書的研究將填補(bǔ)國(guó)內(nèi)在時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中對(duì)長(zhǎng)時(shí)序進(jìn)行研究的空白，將為國(guó)內(nèi)金融時(shí)間序列挖掘研究填充新的內(nèi)容。
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