【摘 要】
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研究面板数据聚类问题过程中,在相似性度量上,用Logistic回归模型构造相似系数和非对称相似矩阵.在聚类算法上,目前的聚类算法只适用于对称的相似矩阵.在非对称相似矩阵的聚
【机 构】
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中国人民大学统计学院,对外经济贸易大学保险学院
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金项目《风险信息共享背景下的个体风险评估研究》（71303045）
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研究面板数据聚类问题过程中,在相似性度量上,用Logistic回归模型构造相似系数和非对称相似矩阵.在聚类算法上,目前的聚类算法只适用于对称的相似矩阵.在非对称相似矩阵的聚类算法上,采用最佳优先搜索和轮廓系数,改进DBSCAN聚类方法,提出BF-DBSCAN方法.通过实例分析,比较了BF-DBSCAN和DBSACAN方法的聚类结果,以及不同参数设置对BF-DBSCAN聚类结果的影响,验证了该方法的有效性和实用性.
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