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蚂蚁可能主义的模糊集群对高维数据的预测

文摘

股票市场中起着重要作用,更影响着一个国家的基本经济能量。证券交易所市场快速变化与高维不确定数据让投资者寻找有效预测使用预测开采技术。维股票数据分为盈利能力高,稳定,现金流和增长率,但不完全处理不确定属性值。另一方面,大量的不确定性,同时股票不包括属性和类条件概率(即。模糊集)分配功能。此外,测试可能主义的方法(即。进行,预测矿业)不是真正的不确定数据。因此,研究注意解决预测问题与预测性数据挖掘方法,帮助投资者选择适当的投资组合。预测复杂的高维数据不确定,蚂蚁可能主义的模糊集群(AP-FCF)方法,提出了预测。AP-FCF方法避免了重复的错误不确定股票属性和类和为投资者提供领域知识根据当前特征显著。

M。Ravichandran, A.Shanmugam

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