| 基于PCA和Rough Set在股票分类中的研究 |
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| 引用本文： | 杨蒙召,赵春刚,顾泽元. 基于PCA和Rough Set在股票分类中的研究[J]. 科学技术与工程, 2009, 9(4) |
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| 作者姓名： | 杨蒙召 赵春刚 顾泽元 |
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| 作者单位： | 黑龙江科技学院计算机与信息工程学院,哈尔滨,150027;黑龙江科技学院计算机与信息工程学院,哈尔滨,150027;黑龙江科技学院计算机与信息工程学院,哈尔滨,150027 |
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| 基金项目： | 黑龙江科技学院引进高层次人才项目 |
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| 摘 要： | 为了提高股票分类的精确度,降低分类的复杂度,结合主成分分析和粗糙集理论对股票数据进行了处理.首先对股票数据进行预处理,然后利用主成分分析降低数据的维数,再利用粗糙集理论对降维后数据进行离散化和约简,并最终得到分类精度和分类规则.试验表明:算法取得了较好的分类精度和较少的分类规则数目,具有一定的可行性.
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| 关 键 词： | 股票 主成分分析 粗糙集 |
Research of the Stock Classification Based on the PCA and Rough Set |
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| YANG Meng-zhao,ZHAO Chun-gang,GU Ze-yuan. Research of the Stock Classification Based on the PCA and Rough Set[J]. Science Technology and Engineering, 2009, 9(4) |
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| Authors: | YANG Meng-zhao ZHAO Chun-gang GU Ze-yuan |
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| Affiliation: | School of Computer and Information Engineering;Institute of Science and Technology in;Harbin 150027;P.R.China |
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| Abstract: | In order to achieve a better classification precision and a less classification complication of the stock,the stock data is disposed based on the PCA and rough set.First,the stock data is pre-treated,and the data dimension is reduced using the PCA.Then the data is dispersed and reduced using the rough set and gaining the classification precision and rules finally.The test shows that the algorithm can have a better classification precision and a less classification rule numbers and,so have feasibility in som... |
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| Keywords: | stock PCA rough set |
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