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本文应用自组织特征映射的方法对全世界50个主要的证券指数进行聚类,由此来决定这些证券之间的非线性关联.我们用自组织特征映射的方法替代了超度量空间的方法.发现在对结构不是很明显的大数据样本进行非线性处理时,自组织特征映射的方法更加有效.
基于自组织特征映射的证券市场聚类
【摘 要】
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本文应用自组织特征映射的方法对全世界50个主要的证券指数进行聚类,由此来决定这些证券之间的非线性关联.我们用自组织特征映射的方法替代了超度量空间的方法.发现在对结构
【机 构】
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中南民族大学电信工程学院,430074华中师范大学粒子物理研究所,430079
【出 处】
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第二届全国复杂动态网络学术论坛
【发表日期】
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2005年10期
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