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基于PCA和Rough Set在股票分类中的研究
被引量：
3
1
作者
杨蒙召
赵春刚
顾泽元
《科学技术与工程》
2009年第4期1092-1096,共5页
为了提高股票分类的精确度,降低分类的复杂度,结合主成分分析和粗糙集理论对股票数据进行了处理。首先对股票数据进行预处理,然后利用主成分分析降低数据的维数,再利用粗糙集理论对降维后数据进行离散化和约简,并最终得到分类精度和分...
为了提高股票分类的精确度,降低分类的复杂度,结合主成分分析和粗糙集理论对股票数据进行了处理。首先对股票数据进行预处理,然后利用主成分分析降低数据的维数,再利用粗糙集理论对降维后数据进行离散化和约简,并最终得到分类精度和分类规则。试验表明:算法取得了较好的分类精度和较少的分类规则数目,具有一定的可行性。
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关键词
股票
主成分分析
粗糙集
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职称材料
题名
基于PCA和Rough Set在股票分类中的研究
被引量：
3
1
作者
杨蒙召
赵春刚
顾泽元
机构
黑龙江科技学院计算机与信息工程学院
出处
《科学技术与工程》
2009年第4期1092-1096,共5页
基金
黑龙江科技学院引进高层次人才项目基金(06-132)资助
文摘
为了提高股票分类的精确度,降低分类的复杂度,结合主成分分析和粗糙集理论对股票数据进行了处理。首先对股票数据进行预处理,然后利用主成分分析降低数据的维数,再利用粗糙集理论对降维后数据进行离散化和约简,并最终得到分类精度和分类规则。试验表明:算法取得了较好的分类精度和较少的分类规则数目,具有一定的可行性。
关键词
股票
主成分分析
粗糙集
Keywords
stock pca rough set
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA和Rough Set在股票分类中的研究
杨蒙召
赵春刚
顾泽元
《科学技术与工程》
2009
3
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