【摘 要】
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针对高维时序数据中局部相关模式的聚类问题，建立了一种基于相关子模式的spCluster模型，讨论了该模型与平均平方残值的关系．并以此模型为基础，提出了适用于时序数据的确定性双聚
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针对高维时序数据中局部相关模式的聚类问题，建立了一种基于相关子模式的spCluster模型，讨论了该模型与平均平方残值的关系．并以此模型为基础，提出了适用于时序数据的确定性双聚类算法sp—TSC，该算法首先利用spCluster模型将局部相关的数据对象符号化，然后将字符序列插入到泛化后缀树中，利用后缀树的性质避免了穷举局部相关子模式的各种组合，有效减小了搜索空间，从而可以在数据矩阵尺寸的线性时间内发现全部最大δ-spCluster．理论分析和实验表明，该算法是高效可行的．
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