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智能信息处理的多指标面板数据聚类方法及其应用
引用本文:林秀梅,孙海波,王丽敏.智能信息处理的多指标面板数据聚类方法及其应用[J].数理统计与管理,2016(4):641-648.
作者姓名:林秀梅  孙海波  王丽敏
作者单位:1. 吉林大学数量经济研究中心,吉林长春130012;吉林财经大学,吉林长春130117;2. 吉林大学数量经济研究中心,吉林长春130012;吉林大学商学院,吉林长春130012;3. 吉林财经大学,吉林长春,130117
基金项目:国家社会科学基金资助重点项目(12AZD021);国家自然科学基金资助项目(61202306,61472049);吉林省社科规划项目(2012B143);吉林省软科学项目(20120620)
摘    要:为提高具有先验知识样本的学习效率,本文在吸引子传播聚类模型基础上,引入半监督学习策略,并综合考虑样本动态信息变化,融合多指标面板数据,提出智能信息处理的多指标面板数据聚类模型。选取30家房地产业上市公司2009-2013年相关财务数据,利用此模型进行聚类和绩效评价分析。结果表明,智能信息处理的多指标面板数据聚类模型能更加有效地区分样本类别特征,可为上市公司绩效评价、金融管理与决策提供一个更加有效的方法和手段。

关 键 词:吸引子传播聚类模型  半监督学习  多指标面板数据  上市公司  绩效评价

Intelligent Information Clustering Method Based on Multivariable Panel Data and Its Application
LIN Xiu-mei;SUN Hai-bo;WANG Li-min.Intelligent Information Clustering Method Based on Multivariable Panel Data and Its Application[J].Application of Statistics and Management,2016(4):641-648.
Authors:LIN Xiu-mei;SUN Hai-bo;WANG Li-min
Institution:LIN Xiu-mei;SUN Hai-bo;WANG Li-min;Center for Quantitative Economics of Jilin University;Jilin University of Finance and Economics;Business School of Jilin University;
Abstract:
Keywords:affinity propagation clustering model  semi-supervised learning  multivariable panel data  listed companies  performance evaluation
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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