要使用GMM做聚类分析，并且选择的数据领域要与经济相关，且数据要求为超高维数据即数据维度大于等于样本量，我应该选择什么数据

如果你想使用GMM进行聚类分析，并且选择的数据领域与经济相关，且数据要求为超高维数据（数据维度大于等于样本量），以下是一些可能适合的数据类型：

1. 财经新闻报道：收集大量的财经新闻报道，每篇报道可以表示为一个超高维向量，其中每个维度代表一个词语或词语的特征。这样的数据可以用于聚类分析，以探索新闻报道中的潜在主题或市场趋势。

2. 股票交易数据：收集大量的股票交易数据，例如每只股票每天的开盘价、收盘价、最高价、最低价等信息。将每只股票的这些信息作为超高维向量的维度，可以进行聚类分析来发现相似的股票或市场行为模式。

3. 经济指标数据：收集各种经济指标数据，如国内生产总值（GDP）、消费者物价指数（CPI）、失业率等。将不同经济指标作为超高维向量的维度，可以进行聚类分析来发现不同经济变量之间的关联性或相似性。

4. 金融市场数据：收集金融市场相关的高频数据，如股票市场的订单簿数据、期货市场的交易数据等。将这些数据作为超高维向量的维度，可以进行聚类分析来发现市场中的不同模式或交易策略。

请注意，处理超高维数据可能面临维度灾难和计算复杂性等挑战。在选择数据和使用GMM进行聚类分析之前，建议进行数据降维或特征选择等预处理步骤，以减少维度并提高聚类性能。

此外，还需要注意选择合适的聚类算法和评估指标来处理超高维数据和衡量聚类效果。在实际应用中，可以尝试不同的方法和技术，并结合领域知识来选择最适合的数据类型和分析方法。