【摘 要】
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时间序列聚类分析是数据挖掘研究的一个重要内容。已有的聚类算法大多采用k均值对低维数据进行聚类,不能对高维多变量时间序列(MTS)数据进行有效聚类。提出一种高效的多变量
【机 构】
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天津大学管理学院,河北经贸大学计算机中心
【基金项目】
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河北省科技攻关计划No.05213574~~
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时间序列聚类分析是数据挖掘研究的一个重要内容。已有的聚类算法大多采用k均值对低维数据进行聚类,不能对高维多变量时间序列(MTS)数据进行有效聚类。提出一种高效的多变量时间序列聚类算法PCA-CLUSTER,首先利用主成分分析对MTS数据降维;选取MTS数据的主成分序列进行K近邻聚类分析。理论分析和实验结果表明算法可以有效解决MTS数据聚类问题。
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