【摘 要】
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对单变量时间序列的聚类 ,是一类有着广泛应用背景的特殊的聚类问题 由于该问题的特殊性 ,现有的聚类方法无法直接使用 ,故提出了一种新的基于Markov链模型的动态聚类方法 该
【机 构】
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清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究项目 (G19980 3 0 5 0 9);自然科学基金项目 (60 2 2 3 0 0 4);国家“八六三”高技术研究发展计划项目 (2 0 0 1AA114 0 82 )
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对单变量时间序列的聚类 ,是一类有着广泛应用背景的特殊的聚类问题 由于该问题的特殊性 ,现有的聚类方法无法直接使用 ,故提出了一种新的基于Markov链模型的动态聚类方法 该方法首先对每一个时间序列建立一个描述其动态特征的Markov链模型 ,从而把对时间序列的聚类问题转化为对Markov链模型的聚类问题 然后通过定义各个Markov链之间的“距离” ,采用动态聚类算法完成对这些Markov链模型的聚类 使用该方法 ,分别对一批真实数据和仿真数据进行了聚类试验 ,都获得了比较好的聚类结果
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