MATLAB
实现基于
KPCA-RF
核主成分分析（
KPCA
）结合随机森林（
RF）进行股票价格预测的详细项目实例
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股票市场作为全球经济体系中至关重要的组成部分，始终是金融工程、数据科学和人工智能等多个领域的研究热点。股票价格波动的本质复杂多变，受到宏观经济环境、政策调控、公司基本面、市场情绪等多维度因素的共同影响。随着数据获取能力和计算能力的不断提升，基于数据驱动的股票价格预测逐渐成为提高投资决策科学性的重要途径。传统的统计学方法虽然在历史阶段中取得了一定成果，但面对日益复杂的金融数据和非线性特性，单一的线性建模能力逐渐捉襟见肘。金融市场数据往往表现出高维度、非线性、噪声大、变量间关系复杂等特点，单靠常规分析工具难以充分挖掘数据中的潜在规律。
近年来，人工智能与机器学习技术为金融数据分析注入了新的活力。尤其是基于核方法的主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）以及集成学习算法如随机森林（Random Fore ...