主成分分析与二维主成分分析之比较研究

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主成分分析与二维主成分分析之比较研究

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主成分分析与二维主成分分析之比较研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第一章绪论	第9-13页
第一节引言	第9-10页
第二节本文创新点介绍	第10-11页
第三节研究思路与结构安排	第11-13页
一、研究思路	第11页
二、结构安排	第11-13页
第二章降维理论	第13-21页
第一节主成分分析方法理论介绍	第13-17页
一、主成分分析方法的基本含义	第13页
二、主成分分析的基本理论	第13-15页
三、主成分分析的最小误差模式	第15页
四、有关主成分分析的一些讨论	第15-17页
第二节二维主成分分析方法理论介绍	第17-19页
第三节线性判别分析	第19-20页
第四节本章小结	第20-21页
第三章主成分分析和二维主成分分析方法在分类问题中的实证比较研究	第21-34页
第一节主成分分析和二维主成分分析在分类问题上的研究状况	第21-22页
第二节主成分分析在分类问题中的研究	第22-26页
一、主成分分析在分类问题研究中的最小误差模式	第22页
二、主成分分析的计算方法	第22-23页
三、主成分分析在主子空间中的欧氏距离和马氏距离	第23-24页
四、算法	第24-26页
第三节二维主成分分析在分类问题中的研究	第26-29页
一、二维主成分分析的主要步骤	第26页
二、二维主成分分析的欧氏距离分类算法	第26-28页
三、二维主成分分析的马氏距离分类算法	第28-29页
第四节数据实验	第29-33页
一、数据集介绍	第29-31页
二、实验内容	第31-32页
三、实验结果	第32-33页
第五节本章小结	第33-34页
第四章主成分分析和二维主成分分析在高频金融数据中的实证比较研究	第34-66页
第一节主成分分析和二维主成分分析在高频金融数据统计建模中的研究状况	第34-37页
一、国外低频数据的研究状况	第34-35页
二、国外高频数据的研究状况	第35-36页
三、国内低频数据的研究状况	第36-37页
四、国内高频数据的研究状况	第37页
第二节预测波动率的三步法	第37-45页
一、降维方法	第38-41页
二、时间序列建模	第41-44页
三、逆线性重构	第44-45页
第三节数据实验	第45-64页
一、数据背景介绍	第45页
二、数据降维	第45-48页
三、时间序列建模	第48-64页
四、逆线性重构	第64页
第四节实证研究分析	第64-65页
第五节本章小结	第65-66页
第五章总结	第66-67页
第一节本文结论	第66页
第二节本文不足及未来展望	第66-67页
参考文献	第67-71页
致谢	第71-72页
在读期间完成的研究成果	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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