股票价格序列的分析和预测、时间序列价格因子的挖掘提取、时间序列聚类等等。时间序列价格因子的挖掘提取，根据传统的因子分析方法，构建多尺度的特征因子分析模型，时间序列形态趋势预测，使用某种逼近模型，灰色模型、支持向量机等模型实现对未来价格的预测。通过股票技术指标构造特征空间，目前，在股票时间序列分析预测、时间序列聚类、投资择时等方面具有广泛的应用。能够进行分布式并行信息处理的算法数学模型，具有很强的自学能力，能不断完善自己。但是，数学理论依据就是大数定理，只有当训练样本趋于无穷大的时候，然而很多时候，所能获得的训练样本是有限的，这一直接后果，就是“过学习”现象的产生，即对预测样本拟合度降低，泛化能力下降。能较好地解决小样本、高维等学习问题。基于结构风险最小化的原则下，支持向量机在目在许多领域都有出色的应用，特别在模式识别领域的应用已取到大量的研究成果，此外支持向量机在文本过滤、数据压缩和挖掘、并提出的结构风险最小化准则的优点，最后利用支持向量机对上海证券综合指数序列趋势做较准确的多步预测。
取样部位为两线母液贮罐，单位%。母液中蜡含量高同时也会导致产品的蜡含量高。通常在保证产品密度合格的情况 下，适当降低丙烯加入量以减少母液中蜡含量。固含量：采用重量法，通过真空干燥后的失重量测定聚乙烯粉末的挥发份。取样部位为螺旋脱水器，单位%。挥发份：采用重量法，通过真空干燥后的失重量测定聚乙烯粉末的挥发份。取样部位为振动筛，单位%。氧含量：进入各容器进行检修时都要进行氧含量分析。产品指标： 熔融指数： 密度： 筛分：此方法是使粉末样品通过一系列不同孔径的筛子，测量筛上的筛留物 重量，而求得样品的粒度重量百分率分布。堆密度：本方法是在规定的试验条件下，测定单位体积的聚乙烯粉末或颗粒 的重量，其堆密度数值可为树脂的包装或贮存所需的容积提供依据。催化剂的粒 度对产品的堆密度有影响，与产品的牌号有关。产品蜡含量：在规定的条件下，在沸腾的正庚烷中取聚乙烯试样，从而求得 蜡在试样中所占的百分数。鱼眼：聚乙烯树脂（粒料）在一定的加工条件下，制成薄膜试样，在投影仪 上与标准孔径同时放大八倍，观察屏幕上形成的图像，测定“鱼眼”个数及大小。
而选中簇中离平均值最近的对象作为簇中心。分类的单位由高到低呈树形结构，所处的位置越低，其所包含的对象就越少，但这些对象间的共同特征越多。该聚类方法只适合在小数据量的时候使用，数据量大的时候速度会特别慢。分别计算每个样本到各个聚类中心的距离，所有数据分配完毕后，如果聚类中心发生变化，出事聚类中心的随机选择，可能使结果严重偏离全局最优分类，通常选择不同的初始聚类中心，在所有对象都分配完成后，对于连续数据，聚类中心取该簇的均值，均值可能无定义，一般需要度量样本之间的距离，样本与簇之间的距离以及簇与簇之间的距离，计算距离一般有欧几里得距离，曼哈顿距离、闵可夫斯基距离，
可以得到其等价的对偶问题：ｍｉｎα１２ ∑Ｎｉ＝１ ∑Ｎｊ＝１α ｉ α ｊ ｙｉ ｙ ｊ Ｋ（ｘ ｉ ，ｘ ｊ ）－∑Ｎｉ＝１α ｉ ｓ．ｔ． ∑Ｎｉ＝１ｙｉ α ｉ ＝００≤α ｉ≤Ｃ ＋ ，ｙｉ ＝＋１０≤α ｉ≤Ｃ － ，需要为不同的类别设置不同的参数，这样在训练过程中可以对样本的类别差异造成的影响进行相应的补偿，提高分类效果。根据以往的研究，参数选择主要分为三种方法：ａ）手动为各类设置不同的参数，最终平衡整体识别精度 ［１４］ ；ｂ）根据不同类别的样本数量值的反比设置参数；ｃ）根据每一类样本的数目与平均中心距离的比值作为该类的惩罚参数值，计算每一类的聚类中心，求出每一个点到聚类中心 ［１５］ 的距离（中心距离），最后求得所有样本与聚类中心的距离均值即为该类的平均中心距离。
文档下载: 导出为中聚股价怎样_adaboost股票.doc文档