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时间序列相似性半监督谱聚类  
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【英文篇名】 Semi-supervised spectral clustering of time-series similarity
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【作者】 蔡世玉; 夏战国; 张文涛;
【英文作者】 CAI Shiyu; XIA Zhanguo; ZHANG Wentao School of Computer Science & Technology; China University of Mining and Technology; Xuzhou; Jiangsu 22 1 116; China;
【作者单位】 中国矿业大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2011年 31期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 时间序列; 半监督; 方差; 聚类;
【英文关键词】 time-series; semi-supervised; variance; clustering;
【摘要】 时间序列相似度是时间序列数据挖掘的重要研究方向之一。如何利用时间序列相似度对提高时间序列数据聚类有着重要的意义。提出一种基于时间序列相似度的半监督谱聚类算法,通过选取适当的时间序列特征构造相似度与距离,在谱聚类算法的基础上利用标签数据选取初始类簇。实验表明,该算法使具有相似特征的时间序列可以很有效地被聚集到同一类中。
【英文摘要】 Time series similarity is the important research direction of time series data mining.It is significant that how to make use of time series similarity to improve clustering of time series data.This paper presents a time series similarity-based semi-supervised spectral clustering algorithm.By selecting the appropriate features of time series to construct similarity and distance,the initial class is selected using tag data based on the spectral clustering algorithm.Results show the algorithm that makes time s...
【基金】 国家自然科学基金(No.50674086); 高等学校博士学科点专项科研基金(No.20100095110003)~~
【更新日期】 2011-12-19
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 1引言时间序列数据是指以一定的时间间隔记录的一系列具有时间意义的序列数据。例如煤矿瓦斯浓度随时间的波动、每个月的GDP或某证券交易所每天的收盘指数的变化等。时间序列相似性是研究时间序列数据挖掘重要研究内容,是进行时间序列分类、特征提取或趋势预测的基础[1],目前主

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