傳統(tǒng)聚類算法的主要研究對象是截面數據，其聚類算法不適用于研究面板數據的聚類問題。因此，需要加強對面板數據聚類問題的研究。本書的研究目的是提出適用于不同聚類目的的面板數據聚類方法。全書提出了三種面板數據聚類的方法，分別對應不同的聚類目的�；�于密度的聚類方法，可以提取面板數據的整體特征；基于復合PCC的聚類方法，可以體現(xiàn)指標的層次化結構；基于近鄰傳播的聚類方法，可以體現(xiàn)面板數據每個個體的動態(tài)發(fā)展階段。