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Using the Agglomerative Method of Hierarchical Clustering as a Data Mining Tool in Capital Market

机译:使用分层聚类的聚集方法作为资本市场中的数据挖掘工具

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摘要

The purpose of this paper is to explain the notion of clustering and a concrete clustering method- agglomerative hierarchical clustering algorithm. It shows how a data mining method like clustering can be applied to the analysis of stocks, traded on the Bulgarian Stock Exchange in order to identify similar temporal behavior of the traded stocks. This problem is solved with the aid of a data mining tool that is called XLMiner™ for Microsoft Excel Office.
机译:本文的目的是解释聚类的概念以及一种具体的聚类方法-聚集式层次聚类算法。它显示了如何将类似聚类的数据挖掘方法应用于在保加利亚证券交易所交易的股票分析,以识别交易股票的类似时间行为。借助名为Microsoft Excel Office的XLMiner™数据挖掘工具解决了此问题。

著录项

  • 作者

    Marinova–Boncheva Vera;

  • 作者单位
  • 年度 2008
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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