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一种时间序列数据的动态密度聚类算法
一种时间序列数据的动态密度聚类算法
作者:
冀敏杰
夏雨
郭紫园
陈皓
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
时间序列数据
数据关联性
动态密度聚类
类继承性
摘要:
传统的聚类算法多是针对某个时间片上的静态数据集合进行的聚类分析,但事实上大部分数据存在时间序列上的连续动态演变过程.本文对时间序列数据及其类结构的演变过程进行了分析,发现在一定条件下相邻时间片间的数据集间存在较强的关联性,并且类簇结构间则存在一定的继承性.故本文得出新的思想,在前一时间片聚类结果的基础上,通过对部分变化数据的计算和类簇结构的局部调整就有望获得对后一时间片上数据进行完全聚类相同的效果,且运算量会显著下降.基于此思想提出了一种时间序列数据的动态密度聚类算法(DDCA/TSD).仿真实验中使用6种数据集对所提出算法进行了实验验证.结果显示DDCA/TSD在保证聚类准确性的基础上相对传统聚类算法有明显的时间效率提升,并能更有效地发现数据点的属性变化及类簇结构的演变过程.
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篇名
一种时间序列数据的动态密度聚类算法
来源期刊
控制理论与应用
学科
关键词
时间序列数据
数据关联性
动态密度聚类
类继承性
年,卷(期)
2019,(8)
所属期刊栏目
论文与报告
研究方向
页码范围
1304-1314
页数
11页
分类号
字数
9650字
语种
中文
DOI
10.7641/CTA.2019.80976
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
陈皓
西安邮电大学计算机学院
17
39
3.0
5.0
2
冀敏杰
西安邮电大学计算机学院
4
5
2.0
2.0
3
夏雨
西安邮电大学计算机学院
2
2
1.0
1.0
4
郭紫园
西安邮电大学计算机学院
1
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数据关联性
动态密度聚类
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
控制理论与应用
主办单位:
华南理工大学
中国科学院数学与系统科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-8152
CN:
44-1240/TP
开本:
大16开
出版地:
广州市五山华南理工大学内
邮发代号:
46-11
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
总被引数(次)
72515
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