美赛 9：聚类模型、时间序列模型（十大模型篇） |
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美赛 9：聚类模型、时间序列模型（十大模型篇）
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目录 七、聚类模型 1.K-means算法和K-means++算法 2.系统（层次）聚类 3.DBSCAN算法 八、时间序列模型 1.季节分解 2.指数平滑法模型 3.ARIMA模型 4.Spss时间序列建模 七、聚类模型聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类后，我们可以更加准确地在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。（分类是已知类别的，聚类是未知类别的） 1.K-means算法和K-means++算法
Matlab代码： %% Load Data load mydata; %% Run DBSCAN Clustering Algorithm epsilon=0.5; MinPts=10; IDX=DBSCAN(X,epsilon,MinPts); %% Plot Results % 如果只要两个指标的话就可以画图 PlotClusterinResult(X, IDX); title(['DBSCAN Clustering (\epsilon = ' num2str(epsilon) ', MinPts = ' num2str(MinPts) ')']);
时间序列也称动态序列，是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。时间序列分析大致可分成三大部分，分别是描述过去、分析规律和预测未来。时间序列分析中常用的有三种模型：季节分解、指数平滑方法和ARIMA模型，并将结合Spss软件对时间序列数据进行建模。 1.季节分解
内容原作者：数学建模清风 学习用途，仅作参考。 |
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