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雷达卡
MATLAB
实现基于
K-近邻算法（
KNN）进行股票价格预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
股票市场作为金融体系中最为活跃和复杂的领域之一，价格波动受到多种内外部因素影响。随着全球化进程加快和科技的不断进步，金融市场的数据规模日益扩大，传统的基于主观判断和经验分析的投资方法已难以适应当下复杂多变的市场环境。海量的历史价格数据和多维度的市场信息亟需新的技术手段进行高效处理与深度挖掘。人工智能、机器学习等新兴技术的广泛应用，为金融数据的智能分析和股票价格的自动预测提供了强有力的支撑。K-近邻算法（KNN）作为机器学习中的基础分类与回归方法之一，因其思路简洁、易于实现且对异常值具有一定鲁棒性，逐渐被引入股票价格预测领域。其通过计算样本间距离，将历史走势最为接近的若干数据点作为未来走势的依据，进而推测出短期价格的变化趋势。在市场实践中，KNN不仅能够挖掘股票价格的非线性特征，还能对不同类型股票和市场环境下的价格变化进行有效拟合。借助KNN算法预测股票价格，不仅为投资者提供了科学的辅助决策工具 ...
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