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摘要
针对已有基于模型的多维时间序列(MTS)聚类算法处理不等长MTS速度较慢的问题,提出了一种基于LR分量提取的MTS聚类算法(MUTSCA〈LRCE〉)。首先,采用等频离散化方法符号化MTS;然后,计算用于表达MTS样本各维时间序列之间时序模式的LR向量,对每个LR向量进行排序后从其两端提取固定数目的不同关键分量,所有提取的关键分量拼接形成表示MTS样本的模型向量,该过程将不等长MTS样本集转换为等长的模型向量集;最后,采用k-means算法对生成的等长模型向量集进行聚类分析。在多个公共数据集上的实验结果表明,与基于模型的MTS聚类算法——MUTSCA〈LR〉相比,所提算法能够在保证聚类效果的前提下,显著提高不等长MTS数据集的聚类速度。
- 出版日期2017
- 单位中国民航大学
