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用于高维数据及其在股票趋势预测中的应用的正交因子基础双聚类算法（BCBOF）
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种正交因子基础的双聚类算法（BCBOF），旨在解决高维数据的稀疏性和局部结构问题。该算法利用模糊规则进行股票价格趋势预测，实验结果表明其交易策略能够提升投资者的回报。
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关键要点
- 本研究提出了一种正交因子基础的双聚类算法（BCBOF）。
- 该算法旨在解决高维数据的稀疏性和局部结构问题。
- BCBOF通过在正交子空间中聚类，有效缓解了高维数据的稀疏性。
- 双聚类结果被转化为模糊规则，用于股票价格趋势预测。
- 实验结果表明，该算法的交易策略能够提升投资者的回报。
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