基于多因子选股的半监督核聚类算法改进研究

摘要：

研究了一种附有引力影响因子的半监督K-means核函数聚类算法,并将该方法应用于多因子选股模型中.研究表明,相比传统的聚类模型,改进的模型具有较强的泛化能力,模型在处理样本线性不可分、样本分布非球状簇等问题上具有明显的优势,能选出较优的股票组合.

关键词：股票选择、核函数、半监督K-means聚类算法

所属期刊栏目：33

分类号：O212;F832.5(概率论与数理统计)

在线出版日期：2018-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：30-36