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非线性面板数据聚类方法研究

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摘要对于一类变量非线性相关的面板数据,现有的基于线性算法的面板数据聚类方法并不能准确地度量样本间的相似性,且聚类结果的可解释性低。综合考虑变量非线性相关问题及聚类结果可解释性问题,提出一种非线性面板数据的聚类方法,通过非线性核主成分算法实现对样本相似性的测度,并基于混合高斯模型进行样本概率聚类,实证表明该方法的有效性及其对聚类结果的可解释性有所提高。

DOI zdlg5pqm4l/1702964

作者孙艳;黄咏宁

机构地区不详

出处《统计与信息论坛》 2017年2期

关键词非线性面板数据聚类核主成分算法混合高斯模型

分类 [社会学][统计学]

出版日期 2017年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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