《表3 有效因子的隶属度矩阵Tab.3 Membership matrix of effective factors》

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《基于沪深300成份股的多因子量化选股策略研究》

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本文将9个有效因子聚类成5类，模糊C均值聚类算法的聚类原理是通过隶属度矩阵中每个样品在某类中的隶属度最大时归于某类，由于本文是由16个样品观测期组成的数据，因此所求隶属度矩阵是16个观测期隶属度矩阵的算术平均值，可能会造成部分隶属度区分度不明显的因子聚类出现一定的误差，因此处理方法为根据各时期隶属度矩阵所计算的聚类情况作为参考，当某个因子在不同类别中的隶属度相差不大时，可根据情况进行相应的分类处理以达到更好的分类效果。所求得隶属度矩阵如表3所示。