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摘要:
时间序列是一类重要的复杂类型数据,时间序列知识发现正成为知识发现的研究热点之一.欧几里德距离及其扩展作为相似测度被广泛应用于时间序列的比较中,但是这种距离测度对数据没有好的鲁棒性.动态时间弯曲技术是基于非线性动态编程的一种模式匹配算法,但是其计算复杂性相当高.本文提出了基于时间序列分段线性表示的动态时间弯曲算法,通过计算线性分段序列数据之间的最短弯曲路径来获得序列的匹配.对综合控制时间序列数据进行基于不同距离测度的聚类分析对比结果表明本文提出的算法有很高的精度和对振幅差异、嘈声和线性漂移有强的鲁棒性,大大降低计算复杂性,具有良好的应用价值.
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文献信息
篇名 基于分段线性动态时间弯曲的时间序列聚类算法研究
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 时间序列 数据挖掘 动态时间弯曲 聚类
年,卷(期) 2003,(9) 所属期刊栏目 研究与设计
研究方向 页码范围 19-23
页数 5页 分类号 TP3
字数 4523字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-757X.2003.09.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱仲英 上海交通大学自动化系 67 1559 21.0 38.0
2 翁颖钧 上海交通大学自动化系 9 279 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
时间序列
数据挖掘
动态时间弯曲
聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微型电脑应用
月刊
1007-757X
31-1634/TP
16开
上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室
4-506
1984
chi
出版文献量(篇)
6963
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28091
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