股票聚類分析引言

『壹』 中國電信股票價值分析

中國電信股票價抄值分析 150 [ 標簽：襲中國,電信,股票 ] 論文的形式（摘要） （關鍵字）
一、引言 二、宏觀方面
三、財務分析
四、結論
五、參考文獻
求專業的寫，網上復制的沒用~分不夠可再加~問題補充 2010-06-26 18:29 不要中國電信也可以的~~！！ 問題補充 2010-06-26 18:32 請發到我的郵箱，分數不夠可以再補，郵箱是[email protected]!

『貳』 股票概念的聚類用什麼模型

所有股票分析軟體都有這個功能，輸入想看概念板塊，如煤炭輸入MT小寫就可以看到了

『叄』 模糊聚類分析法和聚類分析法有什麼區別，還有一種動態模糊分析法，它比模糊分析法有什麼樣的改進。

模糊聚類分析是聚類分析的一種。聚類分析按照不同的分類標准可以進行不同的分類。就好像人按照性別可以分成男人和女人，按照年齡可以分為老中青一樣。聚類分析如果按照隸屬度的取值范圍可以分為兩類，一類叫硬聚類演算法，另一類就是模糊聚類演算法。隸屬度的概念是從模糊集理論里引申出來的。傳統硬聚類演算法隸屬度只有兩個值 0 和 1。 也就是說一個樣本只能完全屬於某一個類或者完全不屬於某一個類。舉個例子，把溫度分為兩類，大於10度為熱，小於或者等於10度為冷，這就是典型的「硬隸屬度」概念。 那麼不論是5度 還是負100度都屬於冷這個類，而不屬於熱這個類的。而模糊集里的隸屬度是一個取值在[0 1]區間內的數。一個樣本同時屬於所有的類，但是通過隸屬度的大小來區分其差異。比如5度，可能屬於冷這類的隸屬度值為0.7,而屬於熱這個類的值為0.3。這樣做就比較合理，硬聚類也可以看做模糊聚類的一個特例。你說的動態模糊分析法我在文獻里很少見到好像並不主流，似乎沒有專門的這樣一種典型聚類演算法，可能是個別人根據自己需要設計並命名的一種針對模糊聚類的改進方法，這個不好說了就。我見過有把每個不同樣本加權的，權值自己確定，這樣就冠以「動態"二字，這都是作者自己起的。也有別的也叫」動態「的，可能也不一樣，似乎都是個別人自己提出的。至於文獻，你可以到中國知網搜索博士或者碩士畢業論文，有關模糊聚類為題目的，在第一章引言裡面必然會有詳細的介紹，或者聯系我，我就是做這方面的。希望能對你有所幫助，給點分吧，打的挺累的。

『肆』 寫一個家庭理財的軟體分析報告的引言可寫啥

上圖為：標准普爾家庭資產象限圖
標准普爾通過對全球十萬個資產穩健增長的家庭調研。。。。這是一個相對最穩健的家庭資產分配方式
個人認為。。。針對現在的中國家庭。。。有一個更加適合的
4321理財法則。。。

40%投資創富：比如投資股票、外匯、基金、等有較高收益率的資產，也可以選擇P2P里拍pai貸的國投保理的定期定額投資，一次投資、按時收益，省時省力，達到強迫儲蓄的效果。

30%衣食住行：每月基本不可缺少的生活費用。吃飯穿衣費、手機費等。當然有車的還有汽油費，有房子按揭的還要交按揭費。

20%儲蓄備用：通常存為活期存款，在需要的時候可以方便的提出來，用於改善生活質量。比如，某日心情不錯，約親朋好友喝兩杯吃頓飯；收到「粉紅炸彈」或生日邀約；甚至家庭應急，此時備用金就派上用場了。拍活寶就是個不錯的選擇，收益在7%-8%之間，隨存隨取。

10%投保險：投保是一種長遠的安排，是對日後生活的負責和保障，尤其是預防家庭收入的主要創造者可能遇到的意外情況，以免對家庭經濟造成重創。以保額（即出險後保險公司的賠付額）一般不低於年收入的10倍為合適。
在此法則的基礎上，再根據自己的實際情況，如風險承受能力、理財目標或投資方案等作細致調整，才可達至最理想的效果。

『伍』 求一篇股票的論文..題目是《走進股票》

腳印代寫論文網確實不錯，我是和我同學就是找他們寫的論文，價格還比較合理，專最主要的是屬論文質量不錯，當時我們是用支付寶擔保交易的，我們把錢打到支付寶裡面，他們寫好了遠程給我們看，看了之後覺得滿意才去發貨的，這個比較放心，起碼我看到了論文，當時我覺得我拿了論文怕他們不改，但是我交稿後三天老師就有一點小修改，他們很及時的就修改了，現在論文已經過了！腳印代寫論文網網上信譽還不錯，建議你去看看

『陸』 實時聚類分析，怎麼操作

「十大股票軟體排行榜」里有個股診斷功能，裡面有效的分析了大盤及個股壓力位支撐位及消息面分析，一切都是免費的。

『柒』 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。

『捌』 模式分析的核方法的前言

對數據模式的研究與科學研究一樣有非常漫長的歷史。例如，考慮一下在天文學上取得重大突破的約翰尼斯·開普勒（Johannes Kepler），他闡明了著名的三大行星運動定律，我們可以把這三個定律看做是開普勒從第谷·布拉赫（Tycho Brahe）編纂的大量的觀測數據中發現的關系。
同樣地，對於自動搜索模式的期望的歷史至少與計算一樣漫長。人們運用許多科學方法和工程方法，比如統計學、機器學習和數據挖掘等等，已在著手處理這個問題了。
模式分析（pattern analysis）處理的是（自動）檢測和辨別數據中的關系這一問題。在模式分析領域，大多數統計方法和機器學習方法都假定，數據以向量形式存在，關系可以被表達成分類規則、回歸函數或者聚類結構；人們通常把這些方法統稱為「統計模式識別」。「句法模式識別」或者「結構模式識別」則代表了另外一種方法，其目的是從諸如串之類的數據中檢測規則，這些規則往往按照語法或等價的抽象形式存在。
模式分析自動化演算法的發展，經歷了3次革命。20世紀60年代，引入了在向量集內檢測線性關系的高效演算法，並分析了這些演算法的計算行為和統計行為。1957年引入的感知機 (Perceptron)演算法就是一個例子。如何檢測非線性關系這一問題，是那個時候的主要研究目標。盡管如此，開發具有相同效率水平的演算法，並且保證該演算法得到統計理論的支持，已被證明是一個很困難的目標。
20世紀80年代，模式分析領域經歷了一場「非線性革命」，幾乎同時引入了後向傳播多層神經網路演算法和高效的決策樹學習演算法。盡管這些方法用到了啟發式演算法和不完全統計分析，它們第一次使得檢測非線性模式成為可能。非線性革命的影響怎麼強調都不過分：它激活了諸如數據挖掘和生物信息學的整個領域。然而，這些非線性演算法，是建立在梯度下降法或貪心啟發式法的基礎上，因而受到局部極小化的限制。由於沒有很好地理解它們在統計上的行為，人們利用這些演算法時還經常遇到過度擬合的問題。
模式分析演算法發展的第三個階段發生在20世紀90 年代中期，當時出現了新的被稱為基於核的(kernel?based)學習方法的模式分析方法，該方法最終使得研究人員能夠高效地分析非線性關系，而這種高效率原先只有線性演算法才能夠達到。該方法在統計分析方面進一步發展之後，在高維特徵空間內也能夠達到很高的效率，並且避免了過度擬合的危險。從各種角度，計算的、統計的和概念的角度來看，在這第三個階段發展起來的非線性模式分析演算法，和線性演算法一樣，高效而富有理論根據。神經網路和決策樹中典型的局部極小化問題和過度擬合問題，也已得到解決。同時，這些方法在處理非向量型數據方面非常有效，這樣就建立起了和模式分析的其他分支的聯系。
基於核的學習方法，首先以支持向量機（Support Vector Machine，SVM）的形式出現，支持向量機是一種用來擺脫上面提到的計算和統計上的困難的分類演算法。然而，很快就產生了基於核的演算法，它能夠解決分類以外的問題。人們越來越清楚地認識到，這種方法引起了模式分析領域的一場革命。這里，全部的新工具和新技術，都由嚴格的理論分析所推動，在計算效率的保證下製造出來或發展起來。
此外，這種方法能夠消除不同的模式識別子學科之間存在的差距。它提供了一個統一的框架，來思考和操作各種類型的數據，不管它們是向量、串或更復雜的對象，同時也能夠進行多種類型的模式分析，包括相關、排列、聚類等等。
本書概括地介紹了這種新方法。我們試圖把一個年輕的、茁壯成長中的研究團隊的10年深入研究，濃縮到本書的章節中。該團隊的研究者們已經一起創造了一個模式分析方法類，該類已成為從業人員工具箱的一個重要部分。
本書介紹的演算法能識別多種關系，從傳統的分類和回歸問題，到諸如排列和聚類等各種更專門化的問題，到包括主成分分析和典型相關分析的高級技術。而且，每一個模式分析問題，都可以和本書最後一部分論述的核函數庫中的一類函數結合起來應用。這就意味著這種分析可以用於多種數據，從標准向量類型，到更復雜的諸如圖像和文本文檔等對象，到與生物序列、圖和語法相關聯的高級數據類型。
基於核的分析，對於數學家、科學家和工程師來說，是一個強大的新工具。它提供了非常豐富的方法，可以應用在模式分析、信號處理、句法模式識別和其他模式識別（從樣條到神經網路）領域。簡而言之，它提供了一個嶄新的視角，我們仍然遠沒有了解它的全部潛力。
本書作者參與了基於核的學習演算法的發展，對於這一方法的理論、實現、應用和普及，做出了許多貢獻。他們的著作《An Introction to Support Vector Machines》已經被許多大學當做教科書和研究參考書使用。作者也在一個由歐洲委員會（European Commission）資助的工作組的機構中，協助「神經和計算學習（NeuroCOLT）」研究，這個工作組在定義新研究日程和「圖像和文本的核方法（KerMIT）」項目中起到了重要作用，而該項目已經應用於文檔分析領域。
作者要感謝很多人，他們通過參加討論、提出建議，或在許多情況下給予了非常詳細和富於啟發意義的反饋信息，對本書做出了貢獻。特別感謝Gert Lanckriet、 Michinari Momma、Kristin Bennett、Tijl DeBie、Roman Rosipal、 Christina Leslie、Craig Saunders、Bernhard Scho··lkopf、 Nicolò Cesa?Bianchi、Peter Bartlett、Colin Campbell、William Noble、 Prabir Burman、Jean?Philippe Vert、Michael Jordan、Manju Pai、Andrea Frome、 Chris Watkins、Juho Rousu、Thore Graepel、Ralf Herbrich和David Hardoon。作者還要感謝歐洲委員會和英國基金理事會EPSRC對他們基於核的學習方法的研究的支持。
Nello Cristianini是加州大學戴維斯分校（UC Davis）統計系的助理教授。Nello要感謝加州大學伯克利分校（UC Berkeley）的計算機科學系和Mike Jordan，感謝他們在2001年～2002年Nello任訪問講師期間對他的款待。他也要感謝麻省理工學院的基於計算機的學習中心（MIT CBLC）和 Tommy Poggio 2002年夏天對他的款待，以及為他提供了理想的環境來寫這本書的加州大學戴維斯分校（UC Davis）的統計系。本書的許多結構以Nello在加州大學伯克利分校、戴維斯分校講授的課程和講義為基礎。
John Shawe?Taylor是南安普頓大學（University of Southampton）的計算科學教授。John要感謝倫敦大學皇家霍洛威學院（Royal Holloway）計算機科學系的同事們。在寫作本書的大部分時間，他都在那裡工作。