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基于特征提取的面板數據聚類研究與應用

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基于特征提取的面板數據聚類研究與應用
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5-6頁
第1章 緒論第9-15頁
    1.1 研究背景與意義第9-10頁
    1.2 面板數據聚類的研究現狀第10-13頁
    1.3 研究內容第13頁
    1.4 技術路線第13-15頁
第2章 面板數據聚類的相關理論第15-27頁
    2.1 面板數據的類型與標準化方法第15-17頁
        2.1.1 單指標面板數據第15頁
        2.1.2 多指標面板數據第15-16頁
        2.1.3 數據的標準化方法第16-17頁
    2.2 主成分分析簡述第17-19頁
    2.3 小波分析原理第19-24頁
        2.3.1 小波與小波變換第19-21頁
        2.3.2 小波基的分類第21-23頁
        2.3.3 多分辨率分析第23-24頁
        2.3.4 小波方差第24頁
    2.4 熵值法原理與步驟第24-25頁
    2.5 系統聚類法原理第25-27頁
第3章 基于主成分特征提取的面板數據聚類方法第27-36頁
    3.1 面板數據指標特征量的提取第27-29頁
    3.2 特征量的二次提取第29-30頁
    3.3 特征量的賦權第30頁
    3.4 面板數據的聚類方法與步驟第30-31頁
    3.5 實證分析第31-35頁
        3.5.1 數據的來源和指標選取第31頁
        3.5.2 聚類分析第31-33頁
        3.5.3 PCA聚類結果的縱向比較第33-35頁
    3.6 本章小結第35-36頁
第4章 基于小波特征提取的面板數據聚類方法第36-49頁
    4.1 面板數據的小波特征提取第36-41頁
        4.1.1 面板數據的主成分降維第36-37頁
        4.1.2 小波特征量的選取分析第37-40頁
        4.1.3 時間序列信號的多分辨率分解與特征提取第40-41頁
        4.1.4 特征量的賦權第41頁
    4.2 面板數據的聚類方法與步驟第41-42頁
    4.3 實證分析第42-48頁
        4.3.1 數據的來源和指標選取第42頁
        4.3.2 數據的特征提取和賦權第42-44頁
        4.3.3 聚類分析與結果第44-46頁
        4.3.4 聚類結果的統計分析第46-48頁
    4.4 本章小結第48-49頁
第5章 兩種方法的適應性分析第49-53頁
    5.1 WLT聚類法的適應性分析第49-50頁
    5.2 PCA聚類法的適應性分析第50-52頁
    5.3 本章小結第52-53頁
第6章 結論第53-55頁
    6.1 總結第53頁
    6.2 創新與不足第53-55頁
參考文獻第55-57頁
附錄第57-60頁
    1 主要程序第57-59頁
    2.個人簡歷、申請學位期間的研究成果及發表的學術論文第59-60頁
致謝第60頁

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