基于谱聚类的图像分割特性分析

谱聚类是近年来国内外进行聚类分析的新的研究热点.谱聚类的优势在于不对数据的全局结构作假设,具有识别非凸分布聚类的能力.文章介绍了该算法的基本理论,深入分析了其聚类本质,然后由图像分割实验验证,并给出它的适用范围.     

层次聚类方法的CURE算法研究

层次聚类方法是一种发展比较早、应用广泛的聚类方法。本文重点总结研究了聚类技术中层次聚类方法的典型算法-CURE算法,并给出了一个详细的手工解析示例。     

基于子空间聚类的旅游区域经济发展研究——以湖南省为例

<正>一、前言伴随着“互联网+旅游”行业模式迅速发展与崛起，网络游记成为人们记录旅游体验和分享旅游经验的重要载体。旅游推荐方法和地理信息系统的应用和发展，使得挖掘网络游记中旅游推荐地和探究其空间分布规律为湖南省旅游业发展提供对策建议，进而研究区域旅游规划如何更好带动地区经济发展。本研究基于马蜂窝网站的湖南省旅游网络游记，使用子空间聚类算法得出最优聚类下的湖南省4A、5A景区推荐集合。通过统计集中各个推荐景区和城市的词频和经纬度信息，利用地理信息系统进行了推荐景区空间分布特征分析。最后，针对推荐景区的空间分布特征提出湖南省4A、5A景区的发展建议。     

改进k-means聚类在股价波动趋势上的应用

股票价格在一段时间内的波动趋势对研究预测这支股票有着非常重要的作用。研究将K-means聚类利用层次聚类算法思想进行改进,对股价波动趋势进行聚类,并在一定范围内选择出最优聚类数。此方法在此问题上聚类效果优于原始k-means聚类算法,为未来对股价波动趋势的预测研究提供帮助。     

K—means聚类算法分析应用研究

本文浅谈了数字图像处理的发展概况、研究背景并对彩色图像K—means算法进行分析．主要详细谈论了是对K-means算法的一些认识,并且介绍K-means聚类的算法思想、工作原理、聚类算法流程、以及对算法结果进行分析,得出其特点及实际使用情况.     

加权共协矩阵聚类融合研究

当前的聚类融合算法大多不考虑进行融合的成员的质量,当聚类成员存在聚类质量差或者有噪声干扰时,融合结果将受到影响。本文提出了一种对聚类成员进行加权的融合算法。该方法对聚类成员的质量进行简单评价,并据此对其赋予权重,生成加权共协矩阵,能够有效的消减聚类成员质量差异和噪声对融合的影响,进而得到更好的融合结果。     

基于Canopy-K-means算法的半挂汽车列车行驶数据分析

为实时监测车辆行驶状态,建立了基于Canopy-K-means算法的车辆行驶安全特征分类模型.采用Canopy-K-means聚类算法对车辆行驶数据进行挖掘分析,以欧氏距离大小作为数据集属性间的相似性分类指标,得到表征不同行驶安全特征的离线聚类质心;搭建T ruckSim与Simulink联合仿真平台,设置定半径变车速和方向盘斜阶跃输入仿真工况对车辆行驶状态进行在线识别;同时为验证该方法在实车上的应用效果,设置相同工况对离线聚类质心进行验证分析.仿真和实车结果表明:基于Canopy-K-means算法的数据挖掘方法可以对不同行驶状态数据进行分类,得到的表征不同行驶安全特征的聚类质心能在一定程度上对车辆行驶稳定性进行评价,可以作为车辆控制和预警的判定依据.     

数据挖掘中聚类算法研究综述

本文阐述了聚类算法基本原理,介绍了各种聚类算法,并比较分析了几种典型聚类算法的优点与不足,以便于对聚类算法作进一步的研究。     

基于人工免疫FCM聚类算法的期货公司分类监管研究

股指期货的推出,为期货公司的发展提供了机遇和挑战。监管部门为促进期货公司发展提出对期货公司分类监管的思想。文章结合免疫算法和FCM方法提出适用于期货公司分类的聚类算法,为监管部门的分类监管提供新的计量模型。实证表明免疫FCM算法结果明显优于K-MEAN聚类结果。     

基于因果聚类分析理论的维修成本控制体系研究

供电网络的维修维护工程比较复杂,影响的因素较多,影响方式多种多样,这给成本控制造成了很大困难。为了解决这个问题,我们采用数据分析,建立预测模型的方法,通过分析预测误差和预测的置信区间,确定维护成本的控制范围。为了提高预测得准确性,利用历史数据对要素变量进行因果聚类。然后将各类型中的变量进行主成份分析,降低变量集的维数。对选出的变量用神经网络算法构建预测模型,并利用其误差的性质确定误差范围,实现对成本的控制。     

对产业集群的反思

产业集群研究的一个重点就是探索集群存在的原因,西方学者倾向性地认为产业集群是竞争优势的重要来源。文章通过文献资料法和对比批判论证法对国外案例进行批判性分析来重新探讨西方主流观点的合理性。研究结果表明,功能性聚集和物理性聚集有着本质区别。以此为立足点来说明是否采用集群发展这个模式应该结合当地的具体实际情况来进行具体分析,切莫盲目模仿。     

不同动态理论视角下产业组织空间群聚机制的解释

产业组织群聚是产业组织演化的一个宏观空间特征,是一个典型的具有群聚性的网络动态过程。建立在不同的理论流派基础上对此作出了不同侧面的解释。但基于复杂系统网络演化理论基础上的解释尚很少。本文首先对产业组织群聚的不同经济流派做出比较,在此基础上,探讨网络演化的复杂性和无标度性。论证具有无标度特性的网络所内含的群聚性(Clustering)可以用来解释产业组织群聚特征,从而可扩展已有的产业组织群聚理论解释。     

武汉市制造业产业集群发展战略的思考

本文从介绍产业集群的内涵和优势为起点,分析了武汉市制造业产业集群的现状和特点,从战略层面上提出了武汉市制造业产业集群建设中政府应当为打造制造业产业集群创造良好的制度环境,在打造制造业产业集群的过程中要避免出现区域经济“小而全”的老问题,制造业产业集群发展战略必须具有动态观念,必须应用产业集群理论来规划制造业产业集群的建设,制造业产业集群的建设必须与制造业信息化、制造业技术革新同步进行等。     

人民币/美元汇率波动集群性研究

人民币/美元汇率在我国的汇率体系中处于核心地位,该汇率的波动无论是对国内的微观经济主体还是掌握经济调控的宏观经济管理当局都有着十分重要的现实意义。本文采用现代动态计量经济学中的GARCH模型针对2007年以来人民币/美元汇率波动的集群性来进行研究。研究发现采用GARCH(1,1)模型,可以有效消除回归方程残差项的异方差性,具有良好的预测准确性和预测精度,在现实中可以作为研究汇率波动集群性的有效工具。     

国家级开发区产业集群发展的瓶颈制约与提升战略

国家级开发区产业集群已初见成效,但仍然处于发展的初级阶段,面临着诸多发展瓶颈,开发区未来产业集群发展与升级的战略取向应着眼于三个方面:增强跨国公司的嵌入性和集聚性;强化本地企业在开发区集聚;推动跨国公司与本地企业的双向嵌入与互动融合。     

Has political instability contributed to price clustering on Fiji's stock market?

The goal of this article is to examine evidence of stock price clustering on the South Pacific Stock Exchange, located in Fiji, and explore its determinants. We find that stock prices cluster at the decimal of 0 and 5, with almost half of prices settling on these two decimals. Upon investigating the determinants of price clustering on the South Pacific Stock Exchange we find that price level and volume of trade have a statistically significant positive effect on price clustering. We also propose and test a ‘panic trading’ hypothesis which states political instability induces price clustering. We find evidence that political instability in Fiji induces price clustering behaviour.     

Study on the model of knowledge map based on concept clustering

Focusing on the issue of knowledge sharing in organization knowledge management, a knowledge map model using knowledge space triple （knowledge, property, relation） as context is given to build knowledge map, which is based on concept clustering algorithm. In this model, knowledge and its relations are organized and described correctly. And it is efficiently and conveniently to search needed knowledge in organization knowledge sharing, and exert maximum effect of knowledge capital.     

Trade-size clustering and price efficiency

Using a sample of 26 markets, this paper investigates if trade-size clustering affects price efficiency. Our results suggest that more clustering trades are associated with greater resemblance of a random walk, less pricing errors, and shorter price delays. Moreover, we examine three underlying mechanisms to explain how clustering improves efficiency. First, we show that clustering trades are informative, consistent with the idea that stealth traders leverage such tactics to convey private information to prices. Second, we discover that clustering trades are positively related to investor attention (stock liquidity), implying that informed clustering trades happen at the presence of enormous uninformed investors. High attention and liquid markets help reduce the trading friction, thereby prompting quick price adjustments to private information released by the stealth trading.     

谈谈如何构建西部经济发展的动力机制

本文通过对区域经济发展的动力因素解析,论述了区域经济基础、科学技术、人才资源、区域政策、企业集聚等对区域经济发展的推动作用,进而从"西部大开发"的战略角度深入剖析了构建我国西部经济发展的动力机制,论述了构建西部经济发展的动力机制应首先从构建西部完善的基础设施建设着手等一系列战略决策,从而使我们更有效地投入到西部经济建设之中。