Динамическая кластеризация временных рядов с использованием агрегированных показателей
Loading...
Date
Authors
item.page.orcid
item.page.doi
item.page.thesis.degree.name
item.page.thesis.degree.level
item.page.thesis.degree.discipline
item.page.thesis.degree.department
item.page.thesis.degree.grantor
item.page.thesis.degree.advisor
item.page.thesis.degree.committeeMember
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
НТУ "ХПИ"
Abstract
В статье рассматривается задача кластеризации временных рядов применительно к котировкам акций. В работе были использованы: метод получения главных компонент «Гусеница» и коэффициент Хёрста для подсчета параметров ряда; метод k-среднего и Евклидовое расстояние для кластеризации.
In this paper was examined a problem of time series based on stocks market history prices. For this purpose was used: method of Singular Spectrum Analysis and Hurst exponent for parameters calculation; k-mean clustering and Euclidean distance for clustering.
In this paper was examined a problem of time series based on stocks market history prices. For this purpose was used: method of Singular Spectrum Analysis and Hurst exponent for parameters calculation; k-mean clustering and Euclidean distance for clustering.
Description
Citation
Полосухин И. Д. Динамическая кластеризация временных рядов с использованием агрегированных показателей / И. Д. Полосухин // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Системный анализ, управление и информационные технологии. – Харьков : НТУ "ХПИ", 2011. – № 35. – С. 52-55.