一种时间序列动态聚类的算法

• 作者: 嵇敏 平宇 谢福鼎 赵晓慧
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 时间序列 关键点 兰氏距离 模糊聚类算法 动态聚类
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 算法研究讨论
• 页码范围: 3677-3680
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.10.019

摘要

针对时间序列传统静态聚类问题,提出了对时间序列进行动态聚类的方法.该方法首先提取时间序列的关键点集合,根据改进的FCM算法找到动态特征明显的时间序列,再利用提出的动态聚类算法确定此类时间序列在不同时间段的所属类别,在改进的FCM算法中采用兰氏距离可以使其对奇异值不敏感.实验结果反映出动态特征明显的时间序列类别随时间演化的特性,表明了方法的可行性和有效性.与已有算法相比,该方法揭示了时间序列的部分动态特征.该方法还可以运用于研究数据挖掘的其他问题.

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	辽宁师范大学城市与环境学院	54	419	12.0	17.0
2	嵇敏	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	14	95	5.0	9.0
3	赵晓慧	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	4	29	3.0	4.0
4	平宇	同济大学电子信息工程学院	2	36	2.0	2.0