文件名称:
时间序列k均值_时间序列数据的新k均值类型平滑子空间聚类
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文件大小: 512kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-25
详细说明：现有的聚类算法在提取用于聚类时间序列数据的平滑子空间方面很弱。 在本文中，我们提出了一种新的k均值类型平滑子空间聚类算法，称为时间序列k均值（TSkmeans），用于对时间序列数据进行聚类。 提出的TSkmeans算法可以有效地利用时间序列数据集的固有子空间信息来增强聚类性能。 更具体地说，平滑子空间由加权时间戳表示，加权时间戳指示这些时间戳对于聚类对象的相对判别力。 我们工作的主要贡献包括设计一个新的目标函数，以指导时间序列数据的聚类，以及开发新颖的更新规则，以针对平滑子空间进行迭代聚类搜索。 根据一个综合数据集和五个实际数据集，我们的实验结果证实，在通用性能指标（如准确性，Fscore，RandIndex，和正常的共同信息。
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