Динамическая кластеризация временных рядов с использованием агрегированных показателей
Дата
2011
Автори
ORCID
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
НТУ "ХПИ"
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
прогнозирование, евклидовое расстояние, математическое ожидание, среднее квадратичное отклонение, тренд, показатель Хёрста, метод "Гусеница"
Бібліографічний опис
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.