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一种改进的符号化时间序列聚类方法

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摘要

符号化时间序列聚类是聚类研究中的热点之一,其中关键问题是时间序列符号化相似度问题.本文针对传统的基于欧式距离度量存在的缺陷,以LCS度量为基础,提出了ELCS相似性度量,克服了LCS度量需要依赖线性函数选取的不足.在两类数据集上进行的实验表明,同其他常用度量的比较,该度量有着更好的聚类效果.

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来源
《2012年江苏省人工智能学术会议》|2012年|74-77|共4页
会议地点连云港
作者
LI Zhi-gang; 李志刚; NIU Qiang; 牛强;
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作者单位

江苏省计算机学会;

江苏省微型电脑应用协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
数据挖掘; 符号化时间序列聚类; 相似性度量; 最长公共子序列;

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