MATLAB
实现基于
PCA-XGB
主成分分析（
PCA）结合极端梯度提升（
XGB）进行股票价格预测的详细项目实例
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在现代金融市场中，股票价格的预测一直是一个具有挑战性的课题。股票价格受到多种因素的影响，包括公司财务状况、行业发展趋势、宏观经济环境以及市场情绪等。然而，由于金融市场的高度复杂性和非线性特征，传统的时间序列分析方法往往难以准确预测未来的股票价格。随着机器学习和人工智能技术的发展，利用这些技术进行股票价格预测成为了研究者和金融分析师的热门选择。尤其是主成分分析（PCA）和极端梯度提升（XGBoost，简称XGB）这两种方法，在多维数据分析和预测模型中表现出了巨大的潜力。
主成分分析（PCA）是一种常见的降维技术，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间，保留了数据中最具代表性的部分，能够减少数据的冗余和噪声。这对于股票市场的数据分析非常有用，因为股票市场的数据通常包含大量的变量，且这些变量之间存在强烈的相关性。通过PCA，能够提取出数据中的关键成分，从而简 ...