一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法

• 作者: 姜荣 张永 谢福鼎 赵凤霞
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 时间序列聚类 社团结构 复杂网络 Normal矩阵 相似度
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 2926-2928
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.08.030

摘要

提出了一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法.该算法首先对时间序列数据进行向量形式转换,计算出各个时间序列间的相似度并构建复杂网络,然后利用基于Normal矩阵的方法进行复杂网络社团划分,同一类的时间序列被划分到一个社团,即实现对时间序列数据的聚类.为了验证该方法的可行性和有效性,将其应用于股票时间序列数据聚类分析中,并在两个实际的数据集上与其他方法相比较,取得了较好的实验结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢福鼎	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	54	419	12.0	17.0
2	张永	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	48	408	12.0	17.0
3	赵凤霞		10	50	4.0	6.0
4	姜荣	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	2	8	2.0	2.0