基于谱聚类的金融时间序列数据挖掘方法研究

　　本书主要探讨了谱聚类的理论、模型、算法及其在金融时间序列数据挖掘中的应用。本书以矩阵扰动理论为工具证明了多路归一化割谱聚类方法的合理性；提出了谱聚类中基于稳定性的非唯一聚类数目估计方法；给出了谱聚类中包含聚类信息的特征向量组自动选取方法；设计了基于成分分析的单变量时间序列谱聚类算法；运用谱聚类方法和成分分析法分别分析了欧洲主权债务危机背景下全球主要股指的联动性和国内开放式基金的投资风格。