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面向大数据的并行聚类算法在股票板块划分中的应用
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上传时间: 2021-01-20
详细说明：上市公司的经营业绩在一定程度上反映股票的投资价值，因此以反映上市公司盈利能力、偿债能力、成长能力、资产管理质量及股东获利能力5个方面共15项财务指标作为股票投资价值的衡量指标，首次尝试使用面向大数据的并行聚类算法Mahout中的K-means聚类算法和模糊K-means聚类算法对中国A股市场约2 600支股票依据其财务指标进行聚类，以便进行股票板块的划分，并比较两种算法在不同距离度量方式下的迭代次数、执行时间、聚类间密度和聚类内密度。实验结果表明，谷本距离度量方式下的K-means算法聚类效果最好，因此可将该实验结果作为最终股票板块划分结果进行分析，从而为投资决策提供参考。
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