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《数学建模案例分析-- 模糊数学方法建模3股票反弹率的模糊聚类法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、§3股票反弹率的模糊聚类法将模糊集理论应用于聚类分析，便产生了模糊聚类法。一、模糊聚类法介绍若矩阵的各元素满足，则称为模糊矩阵。设和为两个模糊矩阵，令则称矩阵为模糊矩阵与的乘积，记为，其中和的含义为，显然，两个模糊矩阵的乘积仍为模糊矩阵。设方阵为一个模糊矩阵，若满足，则称为模糊等价矩阵。模糊等价矩阵可以反映模糊分类关系的传递性，即描述诸如“甲象乙，乙象丙，则甲象丙”这样的关系。设为一个模糊等价矩阵，为一个给定的数，令则称矩阵为的—截阵。模糊聚类法和一般的聚类方法相似，先计算变量间的相似系数矩阵（或样品间的距离矩
2、阵），将其元素压缩到0与1之间形成模糊矩阵，进一步改造成模糊等价矩阵，最后取不同的标准，得到不同的—截阵，从而可以得到不同的类。具体步骤如下：1、计算相似系数矩阵或样品的距离矩阵其中和的算法与第四章§4.7消费分布规律的分类中相同。2、将（或）中的元素压缩到0与1之间形成模糊矩阵我们统一记为；例如对相似系数矩阵，可令对于距离矩阵，可令3、建立模糊等价矩阵一般说来，上述模糊矩阵5.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictrans
3、portinvestment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictransportsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachieve不具有等价性，这可以通过模糊矩阵的乘积将其转化为模糊等价阵，具体方法是：计算直到满足，这时模糊矩阵便是一个模糊等价矩阵。记。4、聚类将按由大到小的顺序排列，从开始，沿着由大到小的顺序依次取，求的相应的—截阵，其
4、中元素为1的表示将其对应的两个变量（或样品）归为一类，随着的变小，其合并的类越来越多，最终当时，将全部变量（或样品）归为一个大类。5、按值画出聚类图二、应用举例—股票反弹率的模糊聚类法从1975年1月至1976年12月对纽约证券交易所的五种股票（AlliedChemical,DuPont,UnionCarbide,Exxon,Texaco）的周反弹率进行100周的观察，其中周反弹率=（本周五收盘价-上周五收盘价）/上周五收盘价。由于在一般经济条件下，股票有集聚的趋势，因此各股票的周反弹率存在相关关系。设表示这五
5、种股票的周反弹率，利用这100个样本观测值（原始数据略）求出样本相关系数矩阵为此矩阵已经是模糊矩阵，故只需将它化成模糊等价阵。同理可得，故为模糊等价矩阵，其元素按由大到小排列为取，得其—截阵为5.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictransportinvestment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpubli
6、ctransportsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachieve即这5种股票自成一类。取，得其—截阵为即在水平上，将{2}，{3}归为一类，此时共分为四类：{2，3}，{1}，{4}，{5}。再依次取，，，分别得其—截阵为，，当时，将{1}，{2}，{3}归为一类，此时共分为三类：{1，2，3}，{4}，{5}。当时，将{4}，{5}归为一类，此时共分为二类：{1，2，3}，{4，5}。当时，将这5种股票归为一个大类。画出聚类图如下：10.5820.603
7、0.4640.5255.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictransportinvestment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictransportsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachieve
