基于密度的面板数据聚类分析
外文标题：Panel Data Clustering Analysis Based On Density
文献类型：期刊
作者：杨娟[1]
机构：[1]中国人民大学统计学院
[2]对外经济贸易大学保险学院
年：2014
期刊名称：统计与信息论坛
卷：29
期：2
页码范围：23-28
增刊：增刊
收录情况：CSSCI(61C1262014020004)
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1007-3116
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyxxlt201402004.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1007-3116.2014.02.004
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基金：国家自然科学基金项目《风险信息共享背景下的个体风险评估研究》
关键词：面板数据聚类;Logistic回归模型;基于密度的应用噪声的空间聚类;最佳优先搜索;轮廓系数
摘要：研究面板数据聚类问题过程中,在相似性度量上,用Logistic回归模型构造相似系数和非对称相似矩阵.在聚类算法上,目前的聚类算法只适用于对称的相似矩阵.在非对称相似矩阵的聚类算法上,采用最佳优先搜索和轮廓系数,改进DBSCAN聚类方法,提出BF-DBSCAN方法.通过实例分析,比较了BF-DBSCAN和DBSACAN方法的聚类结果,以及不同参数设置对BF-DBSCAN聚类结果的影响,验证了该方法的有效性和实用性.
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