传统聚类算法的主要研究对象是截面数据,其聚类算法不适用于研究面板数据的聚类问题。因此,需要加强对面板数据聚类问题的研究。本书的研究目的是提出适用于不同聚类目的的面板数据聚类方法。全书提出了三种面板数据聚类的方法,分别对应不同的聚类目的。基于密度的聚类方法,可以提取面板数据的整体特征;基于复合PCC的聚类方法,可以体现指标的层次化结构;基于近邻传播的聚类方法,可以体现面板数据每个个体的动态发展阶段。
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