【摘 要】
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基于关键点技术，提出了一种新的时间序列聚类方法。算法首先寻找时间序列的关键点，将关键点序列进行等维处理后，通过计算关键点序列的相似性构造复杂网络，最后通过复杂网络的社团
【机 构】
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辽宁师范大学城市与环境学院,辽宁师范大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(10771092);辽宁省博士启动基金(20081079)资助
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基于关键点技术，提出了一种新的时间序列聚类方法。算法首先寻找时间序列的关键点，将关键点序列进行等维处理后，通过计算关键点序列的相似性构造复杂网络，最后通过复杂网络的社团划分，实现时间序列的聚类。实验结果表明，在时间序列聚类过程中，本方法不仅可以有效降低时间序列的维数，加快聚类的速度，而且可以得到理想的聚类结果。
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