摘  要：随着计算机与信息技术的飞速发展,数据获取和存储技术得到了大幅度的提升,然而,如何从大量的数据中提炼出有效的信息？数据挖掘技术就是在这个问题背景下诞生的,所以数据挖掘又可以称作数据中的知识发现即KDD，是运用统计学，机器学习，数据库理论等多方面学科知识来对数据进行提炼获取的多学科领域。本文利用数据挖掘中的最近邻（kNN，k-Nearest_Neighbors）法和支持向量机（Support Vector Machine）法，分别对股价数据进行分析建模和预测，并对所建立模型进行检验。结果表明，运用KNN法和SVM法对股票价格的涨跌趋势进行短期预测是可行的。

关键词：数据挖掘   KNN   SVM   交易数据

目录

摘要

Abstract

一、绪论  1

二、国内外研究现状     2

三、理论模型   3

四、基于KNN和SVM法的股票价格预测实验   5

五、总结   11

参考文献   12

致谢   13