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刘燕；湛江李；郑学军

基于非参数K近邻识别和R聚类分析的指标选择模型实证研究。 （英语） Zbl 1407.62230号

复杂性 2018年，文章ID 2067065，9 p.（2018）.
摘要：将非参数K近邻判别法与R聚类分析相结合，构建了双组合指数筛选模型。本文的特点如下：首先，采用非参数K近邻判别法选择对违约损失率有显著判别能力的指标，弥补了以往研究只关注具有显著判别违约状态能力的指标的不足。此外，本文采用的R聚类分析是按标准类对指标进行排序，而不是按整个指标体系对指标进行分类。这种方法确保了聚集在一个类别中的指标具有相同的经济含义和数据特征。这种方法避免了聚集在一个类别中的指标只具有相同的数据特征，但具有不同的经济含义的情况。

引用于1文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

非参数（K）-最近邻判别法；R聚类分析；指标选择模型

软件：

里奥纳
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Liu}等人，《复杂性2018》，文章ID 2067065，9 p.（2018；Zbl 1407.62230）
全文： 内政部

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