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基于预测密度的聚类分析及对距离的灵敏度分析

作　者: 符建华
导　师: 高巍
学　校: 东北师范大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 预测密度 聚类分析 时间序列 普通最小二乘估计 bootstrap抽样 Monte Carlo AICC准则
分类号: O213
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
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内容摘要


本文主要讨论基于预测密度下的聚类分析问题,运用Bootstrap抽样以及非参核估计的方法,得到未来时刻样本的密度函数,分别利用Kullback-libler距离、L2距离、对称的Kullback-libler距离进行聚类分析,通过对聚类结果的分析,得到对称的Kullback-libler距离更适合此种聚类方法。其中对距离的估计采用的是Monte Carlo方法。本文正文分为五部分:第一部分聚类分析简介;第二部分主要介绍了基于完全预测密度的聚类分析的主要理论、方法和步骤;第三部分给出三种距离,建立模型计算距离的精确值。第四部分利用计算机进行模拟研究,分别利用每种距离进行聚类,比较聚类的结果;第五部分得出对称的Kullback-libler距离更适合此种聚类方法的结论,并对结论进行分析。

全文目录


中文摘要  4-5
英文摘要  5-7
引言  7-9
第一章 聚类分析简介  9-11
第二章 主要理论、方法和步骤  11-15
第三章 模型的建立及相关距离的定义  15-18
第四章 模拟研究  18-26
第五章 结果与分析  26-28
参考文献  28-30
附录  30-39
后记  39

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中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 概率论与数理统计 > 应用统计数学
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