【华安金工】基于马氏距离K-Means聚类的价值-成长股分类“学海拾珠”系列之二百五十九
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摘要
本报告提出并验证了K-Means++与马氏距离（MD）相结合的混合聚类算法，用以在S&P 500样本上进行价值/成长风格分类，显示混合方法在聚类稳定性（DBI由基准2.06降至1.86）、特征标准差（降至0.03）等指标上显著优于传统变体，并能构建出在风险调整后表现优异的“纯成长”组合（夏普≈0.66，最大回撤≈-32.4%），证明了基于多维估值比率的小维特征集（P/B、P/E）在风格识别中的判别力与经济可解释性 [page::1][page::16][page::21]。
