【摘 要】
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灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域。现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性。在动态时间弯曲距
【机 构】
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贵州工程应用技术学院信息工程学院,重庆邮电大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61309014);重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2013jcyj A40009);重庆市教委科学技术研究项目(KJ1400412);毕节学院高层次人才科学研究项目(G2013006)~~
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灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域。现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性。在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类。该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性。实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确。
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