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搜索资源 - 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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面向大数据的并行聚类算法在股票板块划分中的应用
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38519660