棱镜:概念股的交互式多视角聚类分析
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。基于历史绩效的定量分析和基于商业关系知识的定性分析的可视化分析系统 Prismatic,通过动态聚类生成、基于知识的聚类探索和基于相关性的聚类验证,丰富了数据驱动聚类的知识驱动相似性,从而提供了对商业关联性的细致理解,通过对概念股的制定和与领域专家的广泛访谈的案例研究,证明了该系统的实用性和效果。
我们提出了一种二维表状相关分析方法,可以从多方位表征数据中提取特征。该方法应用于碳纳米管薄膜数据集,揭示了其层次结构的复杂性。结果显示,相位滞后和参数相似性可以阐明材料中结构变化的序列。这种方法具有潜力在材料分析领域中展示复杂材料行为和性质的潜力。