| 聚类在股票研究中的应用 |
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| 引用本文： | 张迎春,陈洁,张晨希,万忠,张燕平. 聚类在股票研究中的应用[J]. 计算机技术与发展, 2006, 16(4): 116-118 |
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| 作者姓名： | 张迎春 陈洁 张晨希 万忠 张燕平 |
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| 作者单位： | 安徽大学,人工智能研究所,安徽,合肥,230039 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;安徽省自然科学基金;国家重点基础研究发展计划(973计划) |
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| 摘 要： | 聚类是按照事物的某些属性，把其聚集成类，使各类问的相似性尽量小，类内相似性尽量大。现在使用的一些聚类算法大多效率不高、聚类速度慢。文中在改进LBG算法的基础上提出了一种新的聚类算法，克服了传统的LBG算法的缺点，具有准确性高、测试时间短的优点。现将它应用于股票数据的预测分析中，实验结果表明这种新的聚类算法，相较于其它聚类算法能够取得更好的结果。
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| 关 键 词： | 聚类 股票 预测 |
Application of Clustering in Study of Stock |
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| ZHANG Ying-chun,CHEN Jie,ZHANG Chen-xi,WAN Zhong,ZHANG Yan-ping. Application of Clustering in Study of Stock[J]. Computer Technology and Development, 2006, 16(4): 116-118 |
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| Authors: | ZHANG Ying-chun CHEN Jie ZHANG Chen-xi WAN Zhong ZHANG Yan-ping |
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