聚类分析综述..
因子分析和聚类分析在多元金融股票投资中的应用
王沼锡
（ 天津外国语大学 天津 300204）
摘 要： 文章以多元金融板块的 23 家上市公司为研究对象，选取 10 个重要的财务指标进行投资分析。首先利用因子分析提取 四个公共因子，然后利用聚类分析对上市公司分类，通过主因子得分情况和平均综合得分情况客观评价每类上市公司的综合能力， 选出板块内的绩优龙头股和潜力股，为投资者提供全面、合理的购股建议。
为了提高不同类型指标之间的可比性，需要将适度指标资产负
债率正向化。其公式如下：
b' =
1
②
| b －p|
数据方向一致化后还需要进行数据的标准化处理，以消除变量
间在数量级和量纲上的不同。对标准化后的数据进行 KMO 和巴特
利特检验以观察数据是否适合进行因子分析。本文的 KMO 取值是
0． 832，根据 KMO 值参考标准，比较适合进行因子分析，与巴特利
（ 二） 数据选取
本文选取多元金融板块 23 家上市公司作为研究对象，共选取
10 个反映股票投资价值的财务指标进行分析，10 个指 标 分 别 是：
每股收益、每股净资产、每股未分配利润、每股资本公积、净利润
同比增长率、营业收入同比增长率、加权净资产收益率、摊薄净资 产收益率、总资产周转率、资产负债率① 。
0． 84
0． 134
0． 398
X3
－ 0． 001
0． 966
－ 0． 011
－ 0． 103
X4
0． 47
0． 244
0． 227
0． 721
X5
0． 158
0． 016
0． 056
－ 0． 874
分布式环境中聚类问题算法研究综述
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ，Ｃ ｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｆＦ ｏ ｉ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ＆ Ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｓ ， Ｂ ｅ ｌ ｉ ｔ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ８ １ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
关键 词 ：集 中式聚 类 ；分 布式 聚类 ；聚 类精度 ；聚 类 时间 中 图分类 号 ：Ｔ Ｐ ３ １ ６ ． ４ 文 献标 志码 ：Ａ 文章编 号 ：１ ０ ０ １ ． ３ ６ ９ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ９ — ２ ５ ６ １ ． ０ ４
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ － ３ ６ ９ ５ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ９ ． ０ ０ １
Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｒ ｅ ｖ ｉ ｅ ｗ ｏ ｆ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｉ ｎ ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｔ ｅ ｄ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ｓ
第３ ０卷 第 ９期
２ ０ １ ３年 ９月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ３ ０ Ｎｏ ． ９ Ｓ ｅ ｐ ．２ ０ １ ３
分 布 式环 境 中聚 类 问题 算 法 研 究 综 述 水
海 沫 ，张书云 ，马燕林
（ 中央财 经 大学 信 息 学院 ， 北京 １ ０ ０ ０ ８ １ ） 摘 要 ：传统 的 集 中式聚类是 对 集 中存 放在 单 个站 点的数 据集进 行 聚类 ， 但 不能解 决数据 分布 存储 环 境 下的 聚
多维时间序列聚类方法
多维时间序列聚类方法1.引言概述部分的内容可以如下编写：1.1 概述多维时间序列数据是一种在许多领域中常见的数据形式，它包含了多个维度（或特征）上的时间序列观测值。
这些维度可以包括各种类型的数据，如传感器数据、金融数据、医疗数据等。
多维时间序列数据的聚类分析是一个重要的任务，旨在将具有相似趋势或模式的时间序列数据划分为同一聚类群组。
然而，多维时间序列数据的聚类面临着一些挑战。
首先，时间序列数据通常具有高维度和复杂性，这意味着传统的聚类方法可能无法有效地处理。
其次，多维时间序列数据存在着时滞、噪声、缺失值等问题，这些问题可能会影响聚类结果的准确性和稳定性。
因此，针对多维时间序列数据的聚类方法需要考虑这些挑战。
本文旨在综述多维时间序列聚类方法的研究进展，并分析不同方法的优缺点。
首先，我们将介绍常用的多维时间序列数据表示方法，包括基于距离度量和相似度度量的表示方法。
然后，我们将详细讨论两种主要的多维时间序列聚类方法，以及它们的工作原理和应用领域。
最后，我们将总结已有方法的优劣，并对未来的研究方向进行展望。
通过本文的研究，我们希望能够为多维时间序列数据的聚类提供更加准确和有效的方法，为相关领域的决策支持和知识发现提供有力的工具和技术。
1.2文章结构文章结构部分应该包括以下内容：文章结构部分旨在介绍整篇文章的组织框架，使读者能够明确了解各个章节的内容和布局。
本文按照如下结构进行组织：第一部分为引言，共包括三小节。
首先，我们将在引言中对多维时间序列聚类方法进行概述，解释其背景和意义。
接下来，我们将介绍文章的结构和各个部分的内容安排，确保读者能够更好地理解全文的整体结构。
最后，我们将明确本文的目的，即通过研究多维时间序列聚类方法来解决某些问题或取得某些成果。
第二部分为正文，主要讨论两种多维时间序列聚类方法。
在第二节中，我们将详细介绍第一种方法，包括其原理、算法流程和实现步骤。
接着，在第三节中，我们将深入探讨第二种方法的特点、应用场景和优缺点。
文本聚类技术综述
文本聚类技术综述
范缜;都云程;施水才
【期刊名称】《软件导刊》
【年(卷),期】2023(22)1
【摘要】无监督学习文本聚类技术是自然语言处理领域的一个重要分支,在实践中被广泛应用。
为使该技术对文本聚类技术产生引领作用,首先对文本聚类流程、聚类评价指标及数据集进行详细阐述,然后对文本聚类算法进行分类说明和比较,最后对文本聚类技术进行总结与展望。
通过对当前文本聚类技术的归纳总结,融合深度学习方法后的最新研究成果,以期为深入研究该领域提供参考与借鉴。
【总页数】7页(P236-242)
【作者】范缜;都云程;施水才
【作者单位】北京信息科技大学计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
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四、聚类过程及结果分析(参考)
四、聚类过程及结果分析（参考）根据我国实际情况，利用区域城市循环经济发展的城市社会经济发展、资源减量利用、污染物的减量排放、资源的再利用、资源环境的安全指标作为分析变量，运用系统聚类方法(hierarchical cluster)对区域城市循环经济发展的有关指标进行分析，将全国30个省直辖市(由于西藏某些数据缺少，所以作为缺省值处理)按3、4、5类进行划分，主要针对4类的情况分析。
此次聚类采用指标数据作为自变量，区域为因变量，计算区域之间的距离采用欧氏距离的平方，用最长距离法计算类与类之间的距离，采用SPSS 13.0分析软件，聚类结果如下。
在表2中，考察的是参与分析的各个单变量的原始数据用Z—Scores法标准化处理后(对万元 GDP废水排放量、万元GDP废气排放量、单位 GDP耗电量、用水增量与GDP增量比、用电增量与 GDP增量比等负向指标进行了相应处理，以使其与正向指标具有一致性意义)，全国30个省直辖市城市社会经济发展、资源减量利用、污染物的减量排放、资源的再利用、资源环境的安全五个控制层指标均值的统计分析。
表3是聚类过程的输出表格—凝聚状态表。
它显示聚类过程中每一步合并的类或观察值；被合并的类或观察值之间的距离以及观测量加入到一类的类水平。
因此可以根据此表跟踪聚类的合并过程。
因为最接近的两类先聚为一类，因此可通过聚类过程仔细查看哪些观察量更接近一些。
其中：Stage—聚类步骤顺序号；Cluster—指该步被合并的两类中的观测量号；Coefficients—距离测度值，表明不相似性的系数。
数值越大，两个区域越不相似。
从表中可以看出数值较小的两项(两个观测量、一个观测量与一类或两类)比数值较大的两项先合并。
如第一步就是第10个观测量与第 11个观测量合并，第二步是第18个观测量和第 22个观测量合并，以此类推。
Stage Cluster Pint Appears—合并的两项第一次出现的聚类步序号。
基于蚁群算法的聚类分析方法的研究及应用的开题报告
基于蚁群算法的聚类分析方法的研究及应用的开题报告一、研究背景随着现代科技的不断发展，数据量的不断增加，数据分析成为了当前热门的研究方向之一。
其中，聚类分析作为数据挖掘和机器学习领域中的一种重要方法，可以将数据集中的样本划分成若干个不同的类别，并且在同一类别中的样本具有相似的特征，而不同类别之间的样本存在显著差异。
聚类分析方法在市场细分、医学诊断、生物信息学等领域中具有重要应用。
蚁群算法作为一种新兴的优化算法，在优化问题的求解方面具有良好的性能。
蚁群算法源于对蚂蚁觅食行为的研究，它通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，通过信息交流和趋同行为来寻找问题的最优解。
蚁群算法已经成功地应用于TSP问题、图着色问题、网络路由等领域。
将蚁群算法应用于聚类分析中，将样本等同于蚂蚁，样本之间的相似度等同于蚂蚁之间通过信息素交流所建立的连接关系，利用蚁群算法进行信息素的更新和蚂蚁的移动从而得到聚类结果。
相比于传统的聚类算法，蚁群算法具有更好的鲁棒性、稳定性和有效性，能够处理具有复杂特征的高维数据集。
二、研究目的本文旨在研究基于蚁群算法的聚类分析方法，并将其应用于实际数据集。
具体研究目的如下：1. 综述聚类分析和蚁群算法的相关理论和算法2. 设计基于蚁群算法的聚类分析模型，并验证模型的正确性和有效性3. 对比不同聚类算法在不同数据集下的实验结果，展示蚁群算法的优越性4. 在真实数据集中应用蚁群算法进行聚类分析，并探讨实际应用中的优化措施和注意事项三、研究内容为实现上述研究目的，本文将分以下几个方面进行研究：1. 聚类分析理论概述：对聚类分析的基础理论和算法进行综述，如K-means、层次聚类等2. 蚁群算法理论概述：对蚁群算法的基础理论和算法进行综述，如蚁群优化算法和蚁群聚类算法3. 基于蚁群算法的聚类分析模型设计：设计基于蚁群算法的聚类分析模型，并结合实际数据集验证模型正确性和有效性4. 蚁群算法在聚类分析中的应用：将蚁群算法应用于不同数据集的聚类分析中，并与其他聚类算法进行比较5. 蚁群算法聚类分析的优化措施：探讨蚁群算法在聚类分析中的优化措施，如参数调节、蚁群规模选择等四、研究意义本文的研究结合了蚁群算法和聚类分析两个领域的优势，提出基于蚁群算法的聚类分析模型，并将其应用于实际数据集，探索了蚁群算法在聚类分析中的优越性和实际应用中的注意事项。
共词分析法研究共词聚类分析法的原理与特点
共词分析法研究共词聚类分析法的原理与特点一、本文概述本文旨在深入探讨共词分析法及其重要应用——共词聚类分析法的原理与特点。
作为一种在文献计量学、内容分析和信息科学等领域广泛应用的文本分析方法，共词分析法通过对文献中共同出现的词汇进行分析，揭示出词汇之间的内在关联和知识结构。
而共词聚类分析法则是在此基础上，利用聚类算法对共词矩阵进行聚类，进一步挖掘出主题结构、研究热点和发展趋势。
本文将首先介绍共词分析法的基本原理和方法步骤，然后重点阐述共词聚类分析法的实现过程、优势和局限性，以期为读者提供全面而深入的理解，并为其在相关领域的实际应用提供指导和参考。
二、共词分析法的理论基础共词分析法是一种基于文献计量学的分析方法，其理论基础主要包括词频分析、共现分析和聚类分析三个部分。
词频分析是共词分析法的基础。
通过统计特定领域文献中词汇的出现频率，可以揭示出该领域的研究热点和趋势。
高频词汇往往代表了该领域的研究重点和方向，而低频词汇则可能反映了新的研究动向或未受足够关注的领域。
共现分析是共词分析法的核心。
它通过分析同一篇文献中不同词汇的共同出现情况，来揭示这些词汇之间的关联性和相关性。
共现频率高的词汇对往往具有紧密的内在联系，可能代表着同一研究主题或方向的词汇群体。
聚类分析是共词分析法的重要手段。
通过运用聚类算法，可以将共现频率高的词汇对进行聚类，形成不同的聚类群体。
这些聚类群体反映了文献中不同研究主题或方向的分布情况，有助于研究者快速识别出该领域的主要研究方向和热点。
共词分析法的理论基础包括词频分析、共现分析和聚类分析三个部分。
通过这些分析手段，共词分析法能够有效地揭示出文献中词汇的关联性、相关性以及研究主题和方向的分布情况，为研究者提供有力的研究工具和方法。
三、共词聚类分析法的原理共词聚类分析法是一种基于共词分析的信息挖掘方法，它通过对特定领域文献中词汇共现情况的统计和分析，揭示出该领域的研究热点、研究前沿和发展趋势。
融合聚类分析的故障检测和分类研究
融合聚类分析的故障检测和分类研究一、简述随着现代工业生产线、航空航天、医疗服务等领域的快速发展，系统的稳定性和可靠性对于业务运行至关重要。
在实际运行中，由于各种内外部因素的影响，系统故障难以避免。
故障检测和分类作为保障系统正常运行的关键技术之一，受到了越来越多的关注。
传统的故障检测方法往往依赖于专家经验和有限的模型，具有一定的局限性。
基于数据挖掘和机器学习的故障检测和分类方法逐渐成为研究热点，其中融合聚类分析技术能够有效提高故障检测的准确性和效率。
融合聚类分析是一种将多种聚类算法相结合的方法，充分利用各算法的优点，提高聚类的效果。
本文将探讨融合聚类分析在故障检测和分类中的应用，通过收集和分析各类传感器数据，实现对系统设备的智能监控和故障诊断。
针对不同类型的故障，本文还将深入研究融合聚类分析在故障预测和优化方面的应用，为实际工程应用提供理论支持和实践指导。
1. 背景介绍随着现代工业自动化、智能化的不断发展，系统的正常运行变得尤为重要。
在设备的运行过程中，故障和异常往往会对系统造成严重影响，甚至导致严重的后果。
对设备进行实时故障检测和分类具有很高的研究价值。
融合聚类分析作为一种有效的故障检测和分类方法，能对复杂数据进行处理和分析，从而实现对设备故障的有效识别和预测。
故障检测和分类是设备运行及维护过程中的重要环节，对于提高生产效率、降低生产成本和维护成本具有重要意义。
传统的故障检测和分类方法往往依赖于人工经验和知识，难以应对复杂多变的实际场景。
而融合聚类分析作为一种智能化的方法，能够自动地对数据进行学习和分析，从而克服了传统方法的局限性，提高了故障检测和分类的精度和效率。
针对融合聚类分析在故障检测和分类方面的研究越来越多，相关的理论和方法也在不断完善。
本文将对融合聚类分析在故障检测和分类方面的研究进行综述，以期为相关领域的研究和应用提供借鉴和参考。
2. 研究意义在当今的信息化社会中，系统的稳定运行对于各行各业的生产和运营都至关重要。
聚类算法研究综述
２ 聚类算 法基 本原 理概述
俗话说：“人 以群分 ，物 以类 聚”。聚类就是利用计算机技术来实现这 一 目的的一 种技术 。其输入是一组 未分类 的记 录，且事先 不知道 如何分 类 。也可 能不知道要分成几类 ，通过分析数据 ，合理划 分记录集合 ，确定 每个记录所属的类别 ，把 相似性大的对象聚集为一个簇 。聚类 的标 准是 使簇 内相似度尽可能大 、簇 间相似度尽可能小。
３ 聚 类算 法分 类研 究
聚类属 于无监督学习。聚类算 法可以分为划分聚类 、层次 聚类 、密度 型聚类 、网格型聚类和其他聚类等几种 。 ３．１ 划 分 聚类
划分 聚类算法把 数据 点集分 为 ｋ个 划分 ，每个划分作为一个聚类 。 它一般 从一个初始划分开始 ，然 后通过重复 的控 制策 略 ，使某个准则 函 数最优化 ，而每个聚类 由其质心来代表（ 一ｍｅａｎｓ算 法），或者 由该聚类 中 最靠近 中心 的一个 对象来代表（ 一ｍｅｄｏｉｄｓ算法 ）。划分聚类算 法收敛 速 度 快，缺点在于它倾向于识别凸形分布大小相近 、密度相近的聚类 ，不能 发现分布形状 比较复杂 的聚类 ，它要求类别数 目 ｋ可 以合理地估计 ，并 且初始中心的选择和噪声会对聚类结果产生很大影响。主要的划分聚类 算 法 有 ｋ—ｍｅａｎｓ，ＥＭ，ｋ—ｍｅｄｏｉｄｓ，ＣＬＡＲＡ，ＣＬＡＲ Ａ ＮＳ等 。 常 见 的 ｋ— ｍｅｄｏｌｄｓ算法有 ＰＡＭ算法 、ｃＬＡＲＡ算法 、ＣＬ Ａ Ｒ Ａ ＮＳ算法 。 ３．２ 分 层 聚 类
牛黄解毒片的分析综述
牛黄解毒片的分析综述摘要：目的：介绍牛黄解毒片质量控制方法的研究进展及趋势。
方法：查阅资料，选取有代表性的文献进行综述。
结果：叙述牛黄解毒片在定性、定量和检查三个分析项目上的研究进展，说明了牛黄解毒片质控的趋势和需解决的现实问题。
结论：牛黄解毒片的质量将得到更有效，更全面的控制。
关键词：牛黄解毒片；质量控制方法；综述牛黄解毒片是临床常用的中药复方制剂，成分有人工牛黄、雄黄、石膏、大黄、黄芩、桔梗、冰品、甘草，收载于2010版《中国药典》一部[1]。
现行标准中虽有一套简便易行的质量控制方法，但不够完整和全面。
随着新技术的发展，学者们对牛黄解毒片进行了更深入的研究。
因此，本文通过对近十几年来牛黄解毒片的质量控制进展进行分析总结，为进一步加强牛黄解毒片质量控制方法的研究，建立科学合理的质控指标，保证其内在质量，确保临床安全、有效、合理、规范提供参考。
1．鉴别1．1性状、显微鉴别和化学鉴别合格的牛黄解毒片除去包衣后应显棕黄色，有冰片香气，味微苦，辛。
王蕾等[2]对五个生产厂的牛黄解毒片进行抽查检验，结果从外观性状看大部分批次不合格。
《中国药典》2010版中以60~140μm的草酸钙簇晶（大黄）和有光泽的金黄色或橙黄色不规则碎块（雄黄）作为代表进行显微鉴别。
张惠珍等[3]对8家厂家产的牛黄解毒片进行显微鉴别，观察到三个样品中簇晶的大小和形态不符合规定，并用薄层色谱鉴别出这种非正品大黄为河套大黄，证明显微鉴别对大黄真伪进行质量控制的方法结果确实可靠。
冰片是其清热解毒的中药成分作用，具有升华性。
《中国药典》2010版中利用微量升华鉴别法，将升华物加新配制的1%香草醛硫酸溶液1~2滴，液滴边缘渐显玫瑰红色来证明冰片的存在。
张宜凡等人[4]则是用乙醚超声提取，挥干后在残渣中加入1%香草醛硫酸溶液1~2滴，观察有无出现紫红色来验证冰片的存在。
1．2色谱鉴别《中国药典》2010版采用薄层色谱法对胆酸、大黄、黄芩和人工牛黄进行定性鉴别。