⑴ 聚類系數有什麼意義
聚類分析：將個體（樣品）或者對象（變數）按相似程度（距離遠近）劃分類別，使得同一類中的元素之間的相似性比其他類的元素的相似性更強。目的在於使類間元素的同質性最大化和類與類間元素的異質性最大化。其主要依據是聚到同一個數據集中的樣本應該彼此相似，而屬於不同組的樣本應該足夠不相似。
常用聚類方法：系統聚類法，K-均值法，模糊聚類法，有序樣品的聚類，分解法，加入法。
注意事項：
系統聚類法可對變數或者記錄進行分類，K-均值法只能對記錄進行分類；
2. K-均值法要求分析人員事先知道樣品分為多少類；
3. 對變數的多元正態性，方差齊性等要求較高。
應用領域：細分市場，消費行為劃分，設計抽樣方案等
優點：聚類分析模型的優點就是直觀，結論形式簡明。
缺點：在樣本量較大時，要獲得聚類結論有一定困難。由於相似系數是根據被試的反映來建立反映被試間內在聯系的指標，而實踐中有時盡管從被試反映所得出的數據中發現他們之間有緊密的關系，但事物之間卻無任何內在聯系，此時，如果根據距離或相似系數得出聚類分析的結果，顯然是不適當的，但是，聚類分析模型本身卻無法識別這類錯誤。
⑵ K均值聚類演算法的意義、目的、研究內容
簡要說一下：
圖像分割
基本原理：根據圖像的組成結構和應用需求將圖像劃分為若干個互不相交的子區域的過程。這些子區域四某種意義下具有共同屬性的像素的連通集合。常用方法有：
1） 以區域為對象進行分割，以相似性原則作為分割的依據，即可根據圖像的灰度、色彩、變換關系等方面的特徵相似來劃分圖像的子區域，並將各像素劃歸到相應物體或區域的像素聚類方法，即區域法；
2） 以物體邊界為對象進行分割，通過直接確定區域間的邊界來實現分割；
3） 先檢測邊緣像素，再將邊緣像素連接起來構成邊界形成分割。
具體的閾值分割：
閾值分割方法分為以下3類:
1) 全局閾值:T=T[p(x,y)〕，即僅根據f(x,y)來選取閾值，閾值僅與各個圖像像素的本身性質有關。
2) 局部閾值:T=T[f(x,y),p(x,y)],閾值與圖像像素的本身性質和局部區域性質相關。
3) 動態閾值:T=T[x,y,f(x,y),p(x,y)],閾值與像素坐標，圖像像素的本身性質和局部區域性質相關。
全局閾值對整幅圖像僅設置一個分割閾值，通常在圖像不太復雜、灰度分布較集中的情況下採用;局部閾值則將圖像劃分為若干個子圖像，並對每個子圖像設定局部閾值;動態閾值是根據空間信息和灰度信息確定。局部閾值分割法雖然能改善分割效果，但存在幾個缺點:
1) 每幅子圖像的尺寸不能太小，否則統計出的結果無意義。
2) 每幅圖像的分割是任意的，如果有一幅子圖像正好落在目標區域或背景區域，而根據統計結果對其進行分割，也許會產生更差的結果。
3) 局部閾值法對每一幅子圖像都要進行統計，速度慢，難以適應實時性的要求。
全局閾值分割方法在圖像處理中應用比較多，它在整幅圖像內採用固定的閾值分割圖像。考慮到全局閾值分割方法應用的廣泛性，本文所著重討論的就是全局閾值分割方法中的直方圖雙峰法和基於遺傳演算法的最大類間方差法。在本節中，將重點討論灰度直方圖雙峰法，最大類間方差法以及基於遺傳演算法的最大類間方差法留待下章做繼續深入地討論。
參詳書目當然是《數字圖像處理》，及網上的一些有用文檔；工具：MATLAB或VC++
⑶ 聚類分析在股票板塊中的應用 急需此題論文！！
請先看看下面這教程，看能否找到你要的答案，不明再問我。。
www.fjmu.e.cn
⑷ 對數據進行系統聚類分析，說出每個統計量的現實意義，並根據所得分析結果做出自己的評價。求大神幫忙！
用k-means聚類做。一瞬間的。
你這個不是數字版本啊，難度我一個一個數字自己打上去？
------------
你用什麼軟體？
sas？spss？還是什麼
如果你不喜歡編程，你直接用rapidminer
找到裡面的k-means方法，吧數據拖到軟體里然後吧數據鏈接到方法上然後鏈接一個輸出就可以了。
每個參數都有幫助說明的。
如果你時間多，cluster類下面有很多的聚類方法，你都可以一個一個試試看。
⑸ 聚類分析的意義是什麼
1、與多元分析的其他方法相比，聚類分析是很粗糙的，理論尚不完善，但由於它成功地應用於心理、經濟、社會、管理、醫學、地質、生態、地震、氣象、考古、企業決策等，因此成了多元分析的重要方法，統計包中都有豐富的軟體，對數據進行聚類處理。
2、聚類分析除了獨立的統計功能外，還有一個輔助功能，就是和其他統計方法配合，對數據進行預處理。
例如，當總體不清楚時，可對原始數據進行聚類，根據聚類後相似的數據，各自建立回歸分析，分析的效果會更好。同時如果聚類不是根據個案，而是對變數先進行聚類，聚類的結果，可以在每一類推出一個最有代表性的變數，從而減少了進入回歸方程的變數數。
3、聚類分析是研究按一定特徵，對研究對象進行分類的多元統計方法，它並不關心特徵及變數間的因果關系。分類的結果，應使類別間個體差異大，而同類的個體差異相對要小。
(5)聚類分析對於股票的意義擴展閱讀：
聚類效果的檢驗：
一、聚類分析後得到的每個類別是否可以進行有效的命名，每個類別的特徵情況是否符合現實意義，如果研究者可以結合專業知識對每個聚類類別進行命名，即說明聚類效果良好，如果聚類類別無法進行命名，則需要考慮重新進行聚類分析。
二、使用判別分析方法進行判斷，將SPSS生成的聚類類別變數作為因變數(Y)，而將聚類變數作為自變數(X)進行判別分析，判別分析具體分析聚類變數與類別之間投影關系情況，如果研究人員對聚類分析效果非常在乎，可以使用判別分析進行分析。
三、聚類分析方法的詳細過程說明，描述清楚聚類分析的科學使用過程，科學的聚類分析方法使用即是良好結果的前提保障。
是、聚類分析後每個類別樣本數量是否均勻，如果聚類結果顯示為三個類別，有一個類別樣本量非常少，比如低於30，此時很可能說明聚類效果較差。針對聚類效果的判斷，研究者主要是結合專業知識判斷，即聚類類別是否可以進行有效命名。
⑹ 波動率聚類的含義是什麼以及出現的原因是什麼
一些金融時間序列常常會出現某一特徵的值成群出現的現象。如對股票收益率建模，其隨機攪動項往往在較大幅度波動後面伴隨著較大幅度的波動，在較小波動幅度後面緊接著較小幅度的波動，這種性質稱為波動率聚類(volatilityclustering)。該現象的出現源於外部沖擊對股價波動的持續性影響，在收益率的分布上則表現為出尖峰厚尾(fattails)的特徵。這類序列隨機攪動項的無條件方差是常量，條件方差是變化的量。
⑺ 如何用MATLAB對股票數據做聚類分析
直接調kmeans函數。
k = 3;%類別數
idx = kmeans(X, k);%idx就是每個樣本點的標號。
⑻ 聚類分析方法有什麼好處
聚類分析：將個體（樣品）或者對象（變數）按相似程度（距離遠近）劃分類別，使得同一類中的元素之間的相似性比其他類的元素的相似性更強。目的在於使類間元素的同質性最大化和類與類間元素的異質性最大化。其主要依據是聚到同一個數據集中的樣本應該彼此相似，而屬於不同組的樣本應該足夠不相似。
常用聚類方法：系統聚類法，K-均值法，模糊聚類法，有序樣品的聚類，分解法，加入法。
注意事項：
1. 系統聚類法可對變數或者記錄進行分類，K-均值法只能對記錄進行分類；
2. K-均值法要求分析人員事先知道樣品分為多少類；
3. 對變數的多元正態性，方差齊性等要求較高。
應用領域：細分市場，消費行為劃分，設計抽樣方案等
優點：聚類分析模型的優點就是直觀，結論形式簡明。
缺點：在樣本量較大時，要獲得聚類結論有一定困難。由於相似系數是根據被試的反映來建立反映被試間內在聯系的指標，而實踐中有時盡管從被試反映所得出的數據中發現他們之間有緊密的關系，但事物之間卻無任何內在聯系，此時，如果根據距離或相似系數得出聚類分析的結果，顯然是不適當的，但是，聚類分析模型本身卻無法識別這類錯誤。