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《河南理工大学》 2018年
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面向时间序列的增量模糊聚类算法研究

武帅  
【摘要】:时间序列数据分布广泛、富蕴高价值信息,因此时间序列数据分析具有重要的研究意义。目前,面向时间序列数据开展的聚类算法为数较多,但由于时间序列数据的漂移特性,传统算法难以高效、精确地运行;同时,随着数据规模不断增大,传统算法在处理数据规模上的不足也进一步暴露。为此,本文重点对模糊聚类、动态时间规划距离和增量策略进行了深入研究,主要工作如下:(1)时间序列数据具有时间漂移特性,因此传统聚类算法难以对其进行精确聚类,而已有的采用基于动态时间规划距离的聚类算法效率较低,无法高效准确地对时间序列数据进行聚类。为高效精确的对时间序列数据聚类,本文第三章在模糊C均值算法和模糊C中心点算法中引入快速动态时间规划距离,设计了基于快速动态时间规划的模糊聚类算法。(2)时间序列数据规模逐渐扩大,数据不能全部存入内存;同时,实际应用中对聚类效率往往存在要求较高,这种需求超出了传统时间序列数据聚类的处理能力范围。因此,为处理大规模时间序列数据,本文第四章和第五章将增量策略(Single-Pass和Online)引入到模糊聚类算法中,提出增量式模糊聚类算法。该算法可以有效处理大规模数据,并提高聚类效率,为处理大规模时间序列数据提供了理论依据。为验证所提算法的可行性,本文选取多个公开数据集进行聚类实验,实验结果表明本文提出的算法在一定程度上解决了大规模数据问题,并提高了效率和精确度。
【学位授予单位】:河南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP311.13;O211.61

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