基于相似性测度的时间序列聚类模型

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时间序列是由客观事物产生的按时间顺序排列的一系列数据,其隐藏着大量重要信息.本文从相似性测度的角度出发,建立了基于相似性测度的时间序列聚类模型.首先分析比较了传统相似性测度方法在度量时间序列相似性上的缺陷,为克服缺陷,运用动态时间规整算法的思想,把时间动态规划和距离测度结合起来,使用动态时间弯曲距离(DTWD)对时间序列相似度进行刻画,建立了分类准则,由此建立了基于相似性测度的时间序列聚类模型并得到了分类结果.
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