【摘 要】
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针对时间序列的全序列聚类展开,提出一种新的相似性度量--全局特征,即从时间序列的统计分布特征、非线性和Fourier频谱转换等3个方面提取11个全局特征构建特征向量.利用特征
【机 构】
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厦门大学,Department of Computer Science
【基金项目】
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厦门大学985工程二期信息创新平台项目;
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针对时间序列的全序列聚类展开,提出一种新的相似性度量--全局特征,即从时间序列的统计分布特征、非线性和Fourier频谱转换等3个方面提取11个全局特征构建特征向量.利用特征向量来描述原时间序列,不仅保留了大部分原有的信息,还能加快聚类计算的速度.经过大量的实验验证表明,基于全局特征提取的相似性度量能得到合理的聚类结果,特别是对经济领域的时间序列效果更为明显.例举了2个数据进行实验,并从主观和客观两个角度对聚类结果进行评估.
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