傳統(tǒng)聚類算法的主要研究對(duì)象是截面數(shù)據(jù)，其聚類算法不適用于研究面板數(shù)據(jù)的聚類問(wèn)題。因此，需要加強(qiáng)對(duì)面板數(shù)據(jù)聚類問(wèn)題的研究。本書(shū)的研究目的是提出適用于不同聚類目的的面板數(shù)據(jù)聚類方法。全書(shū)提出了三種面板數(shù)據(jù)聚類的方法，分別對(duì)應(yīng)不同的聚類目的。基于密度的聚類方法，可以提取面板數(shù)據(jù)的整體特征；基于復(fù)合PCC的聚類方法，可以體現(xiàn)指標(biāo)的層次化結(jié)構(gòu)；基于近鄰傳播的聚類方法，可以體現(xiàn)面板數(shù)據(jù)每個(gè)個(gè)體的動(dòng)態(tài)發(fā)展階段。