| 一种时间序列表示算法及其在聚类中的应用 |
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| 引用本文： | 王晓晔,孙济洲. 一种时间序列表示算法及其在聚类中的应用[J]. 系统工程与电子技术, 2006, 28(8): 1266-1269 |
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| 作者姓名： | 王晓晔 孙济洲 |
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| 作者单位： | 1. 天津大学电子信息工程学院,天津,300072;河北工业大学自动化系,天津,300130
2. 天津大学电子信息工程学院,天津,300072 |
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| 摘 要： | 时间序列数据量远远大于普通数据库的特点,导致一些通用的数据挖掘工具直接应用于时间序列效果很不理想。为此提出了一种时间序列分段线性化表示算法,这种表示方法将大大提高相似性测量的计算速度。在分段线性化表示的基础上提出了一种相似性计算方法,该方法对于时间序列的多种变形都不敏感。将k-平均(k-mean)聚类算法应用于分段线性化表示的时间序列,聚类结果表明算法非常有效。
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| 关 键 词： | 时间序列 相似性 数据挖掘 |
| 文章编号： | 1001-506X(2006)08-1266-04 |
| 修稿时间： | 2005-07-26 |
Efficient representation for time series with applications in clustering |
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| WANG Xiao-ye,SUN Ji-zhou. Efficient representation for time series with applications in clustering[J]. System Engineering and Electronics, 2006, 28(8): 1266-1269 |
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| Authors: | WANG Xiao-ye SUN Ji-zhou |
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| Abstract: | The time series database is the great database,generally.Therefore,a new representation of time series is presented,which allows efficient computation of the similar measure.And a method of the similar measure is presented,which is designed to be insensitive to the majority transformation.The k-mean cluster is used for the clustering of the time series.The results show the efficiency of the algorithm. |
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| Keywords: | time series similarity data mining |
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