【摘 要】
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针对传统聚类算法直接应用于分段时间序列聚类效果不佳,提出一种基于DTW距离度量的层次聚类算法。在计算距离矩阵时,运用DTW计算分段之间的距离取代传统的欧氏距离度量方式,
【机 构】
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重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆邮电大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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重庆市基础科学与前沿技术研究基金项目(cstc2017jcyjAX0135)
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针对传统聚类算法直接应用于分段时间序列聚类效果不佳,提出一种基于DTW距离度量的层次聚类算法。在计算距离矩阵时,运用DTW计算分段之间的距离取代传统的欧氏距离度量方式,提高相似性度量算法精度;在更新距离矩阵的方式上,对计算得到的距离矩阵根据距离值进行排序,保存到结构体数组中,层次聚类合并簇时直接通过数组顺序进行合并,提高算法性能,减小算法的时间复杂度。整个算法的目的是实现较好聚类效果的同时降低算法的计算量,以便处理大规模时间序列数据。通过Matlab仿真分析验证了该改进模型的有效性。
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