摘要
多指标面板数据能够较全面的提供研究对象的信息和数据特征,但复杂的数据结构也给其聚类分析带来了一定的困难。针对这一问题,文章提出了基于特征提取的多指标面板数据聚类方法,该方法将能够表征面板数据动态变化的"绝对量"特征、"波动"特征、"偏度"特征、"峰度"特征及"趋势"特征引入动态聚类算法中,可以避免以往采用欧式距离进行聚类的局限性,还可以处理带有缺失数据的面板数据,同时大大提高了聚类效率,并最大限度地保证时间维度信息不受损失。利用该方法分析了2001至2013年我国不同省份道路交通事故的不平衡状况,通过实证分析表明该方法能够解决多指标面板数据聚类的问题。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2016年第19期68-72,共5页
Statistics & Decision
基金
国家自然科学基金资助项目(71071077
71371098)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(NC2012001)
南京航空航天大学基本科研业务费专项科研资助项目(NZ2010006)
