文档介绍：聚类算法在时间序列中的研究与应用广东工业大学硕士学位论文韩娜指导教师姓名、职称:.塍尘垡教援让篡狃筮住皇堡分类号:学校代号:学号:ぱ妒专业ㄒ或领域名称:学生所属学院:让篡扭堂院论文答辩日期:三宓
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摘要间序列数据中隐藏的与时间有关的有价值的信息,达到知识的获取,进而进行在知征矩阵和相应的权值进行改进的甿算法聚类分析。行补缺值以及规范化后,先利用哈达玛变换实现多元时间序列的降维,同时利用小波多元时间序列聚类方法。这两种方法各有其优点:第一种方法,首先,对时间序列进息丢失相对较少,所以在趋势序列的基础上进行降维,进而提高聚类效果。其次,对时间序列数据是普遍存在的,对时间序列进行聚类分析的研究可以获得大量时识指导下的活动。但是,实际生活中时间序列数据量非常大,因此,在时间序列聚类分析之前需要对其进行维度约减。本文的主要工作为:隽艘恢执ㄖ档木卣笙嗨菩远攘糠椒ā6嘣J奔湫蛄杏闷嬉熘捣纸夥法获得特征矩阵和奇异值向量,分别作为矩阵和权值。哈达玛变换后的特征矩阵和其相关系数矩阵的特征值分别作为矩阵和权值。隽艘恢只贓和亩嘣J奔湫蛄芯劾喾治龇椒ā6栽际进行补缺值以及规范化后,先利用迪侄嘣J奔湫蛄械那魇铺崛。孕蛄薪平滑处理,然后利用卸嘣J奔湫蛄谐ざ冉滴詈蠖栽嘣J奔湫蛄械奶隽艘恢只诠锫瓯浠坏亩嘣J奔湫蛄芯劾喾治龇椒ā6栽际萁变换也进行序列降维。然后求出不同长度的特征矩阵所对应的权值,最后对于预处理后的数据进行改进的甿算法聚类分析。本文主要介绍了基于蚐的多元时间序列聚类方法和基于哈达玛变换的行纸猓崛∈奔湫蛄械那魇啤S捎贓可对时间序列中的噪音进行过滤,产生的趋势序毙够准确反映原序列的趋势走向,使得序列可以变得更加清晰,而信趋势序列进行纸猓梢越ǔざ炔煌男蛄型骋坏酵怀叨取MǔG榭鱿率奔序列大都不等长,通过卣魈崛『笮蛄刑卣鞯奈挥氩问泄兀胄蛄械长度无关。这使得不等长的序列的聚类成为可能;第二种方法,首先,通过哈达玛变换进行序列降维。因为哈达玛变换后序列数据能量集中性比较高,它可以用很短的数据表示原始序列且保持原始序列的趋势变换形态。在此序列降维的基础上进行聚类分析,能很大程度上提高聚类所需时间和聚类准确度。通过实验证明,这两种聚类方法
都实现了多元时间序列的有效聚类,并对两种平行的聚类算法进行了分析比较。关键词:时间序列,锫瓯浠唬卣笙嗨菩远攘浚惴广东工业大学硕士学位论文Ⅱ
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.√⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。聚类方法相关知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.饕>劾嗨惴ū冉稀本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第三章基于甅算法的多元时间序列聚类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.多元时间序列聚类分析方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..摘要⋯...⋯..⋯⋯...................................................⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯....⋯..............................√軸’】邸瘢篢......................................⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯......................................................⋯录....⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯......⋯............................⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.....................................,选题背景及研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。时间序列聚类研究的国内外现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一本文主要工作和组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.时间序列相关知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。带权值的矩阵相似性度量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.改进的甿算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于蚐的多元时间序列聚类方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯....⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..