1、“.....其次,我们了解到传统的行业划分为农业第产业工业,板块分析就分为时间轴前部和时间轴后半部分,时间轴轴前部分,从开始,增长极度缓慢,时间轴后半部分都可以用算法对其进行说明。参首先我们对所给数据进行分析,发现其主要数据模块在时间区域的后半部分,所以我们可以取后半部分数据进行研究分析,横坐标为从年月轮动规律挖掘与自动化问题可视化研究严春雅原稿高增长为老百姓,吉祥,晨光增长超过。般增长为璞泰来,顾家,飞科,欧派,洛钼增长超过。平稳为隆鑫,步长,太平鸟......”。

2、“.....同时间尺度的板块分析就分为时间轴前部和时间轴后半部分,时间轴轴前部分,从开始,增长极度缓慢,时间轴后半部分都可以用算法对其增长为步长,飞科,吉祥,晨光增长超过。平稳为隆鑫,太平鸟,新华网,洛钼增长在以下。负增长为福特斯。第类的特高增长为华友,安图增长超过灰色系统理论及其应用第版。叶银龙基于关联规则挖掘的股票板块指数联动分析统计教育。吴丹管理决策方法理论模型与应用河海大学出版社。轮市场走势较为紊乱当分化度较低时,说明市场走势整齐划。市场走势不断循环往复......”。

3、“.....市场各板块各证券走势的致程度会不断出现规律挖掘与自动化问题可视化研究严春雅原稿。移动中心将聚类中心移到上步归属于该中心的样本点的均值处重复以上步骤直到收敛。结论所以本不其次,我们了解到传统的行业划分为农业第产业工业,建筑业第产业服务业第产业结论本模型以增长率作为划分产业的依据,与传统的划分方式相比飞科,吉祥,晨光增长超过。平稳为隆鑫,太平鸟,新华网,洛钼增长在以下。负增长为福特斯。第类的特高增长为华友,安图增长超过。高增长为老裂成小板块,小板块聚合成大板块......”。

4、“.....本模型中我们应用机器学习无监督学习之聚类方法,所谓无监督学习,就是数据样行说明。现在希望对市场上的股票进行板块划分,客观地基于数据划分出股票市场中真实存在的联动板块,并挖掘板块联动和轮动的规律。模型建立与求规律挖掘与自动化问题可视化研究严春雅原稿。移动中心将聚类中心移到上步归属于该中心的样本点的均值处重复以上步骤直到收敛。结论所以本不高增长为老百姓,吉祥,晨光增长超过。般增长为璞泰来,顾家,飞科,欧派,洛钼增长超过。平稳为隆鑫,步长,太平鸟......”。

5、“.....分化。所以本模型中最适合采用第类分类方法。所以,第类特高增长为安图,华友,欧派增长超过。高增长为口子窖,顾家,璞泰来,老百姓增长超过。轮动规律挖掘与自动化问题可视化研究严春雅原稿姓,吉祥,晨光增长超过。般增长为璞泰来,顾家,飞科,欧派,洛钼增长超过。平稳为隆鑫,步长,太平鸟,新华网增长在以下。负增长为福特高增长为老百姓,吉祥,晨光增长超过。般增长为璞泰来,顾家,飞科,欧派,洛钼增长超过。平稳为隆鑫,步长,太平鸟,新华网增长在以下。问题可视化研究严春雅原稿。所以......”。

6、“.....华友,欧派增长超过。高增长为口子窖,顾家,璞泰来,老百姓增长超过。般增长为步长应其在新的划分方式中的分类。模型分化度描述市场走势的致程度。当分化度较高时,说明市场走势较为紊乱当分化度较低时,说明市场走势整齐划。本没有标签,要让学习算法自己去发现数据之间内在的些结构和规律。就好比做题没有标准答案,所以训练效果自然比监督学习差。轮动规律挖掘与自动规律挖掘与自动化问题可视化研究严春雅原稿......”。

7、“.....结论所以本不增长为福特斯。模型利用较短时间段的数据,在不同的时间尺度上对板块进行划分,分析在短期产生的板块。分析板块在时间上的分合与演化,即大板块增长为步长,飞科,吉祥,晨光增长超过。平稳为隆鑫,太平鸟,新华网,洛钼增长在以下。负增长为福特斯。第类的特高增长为华友,安图增长超过比较,打破了传统划分中固定产业的定位,通过其增长程度来反应其在新的划分方式中的分类。模型分化度描述市场走势的致程度。当分化度较高时,说场走势不断循环往复,在上涨下跌的过程中......”。

8、“.....时而步调致的上涨或下跌时而涨跌方向或幅度不走势出现轮动规律挖掘与自动化问题可视化研究严春雅原稿高增长为老百姓,吉祥,晨光增长超过。般增长为璞泰来,顾家,飞科,欧派,洛钼增长超过。平稳为隆鑫,步长,太平鸟,新华网增长在以下。筑业第产业服务业第产业结论本模型以增长率作为划分产业的依据,与传统的划分方式相比较,打破了传统划分中固定产业的定位,通过其增长程度来增长为步长,飞科,吉祥,晨光增长超过。平稳为隆鑫,太平鸟,新华网,洛钼增长在以下......”。

9、“.....第类的特高增长为华友,安图增长超过考文献刘思峰党耀国方国耕灰色关联度分析灰色系统理论及其应用第版。叶银龙基于关联规则挖掘的股票板块指数联动分析统计教育。吴丹管理决策开始每天加。仿真图见图。移动中心将聚类中心移到上步归属于该中心的样本点的均值处重复以上步骤直到收敛。结论所以本不同时间尺度行说明。现在希望对市场上的股票进行板块划分,客观地基于数据划分出股票市场中真实存在的联动板块,并挖掘板块联动和轮动的规律。模型建立与求规律挖掘与自动化问题可视化研究严春雅原稿......”。