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基于ACF非线性趋势特征的时间序列聚类
引用本文:管河山,姜青山,王声瑞,郑宇泉.基于ACF非线性趋势特征的时间序列聚类[J].计算机研究与发展,2007,44(Z2):111-116.
作者姓名:管河山  姜青山  王声瑞  郑宇泉
作者单位:1. 厦门大学计算机科学系,厦门,361005
2. 厦门大学软件学院,厦门,361005
3. 厦门大学软件学院,厦门,361005;加拿大舍尔鲁克大学计算机系,加拿大,魁北克,J1k2R1
4. 厦门大学数学科学学院,厦门,361005
基金项目:国家"985"工程二期基金
摘    要:在时间序列挖掘工作中,比如聚类和分类,需要计算距离来衡量时间序列样本之间的相似性,有许多研究都致力于时间序列相似性度量的研究.充分利用非线性趋势特征来进行时间序列挖掘.首先计算时间序列的ACF,进而构造ACF的非线性趋势特征,利用该特征作为时间序列相似性度量来进行聚类,它给时间序列平稳性的判定提供了一种新的途径.列举了一个模拟数据和一个实际数据来进行实例验证,实验结果表明,ACF非线性趋势特征作为一种新的相似性度量,相对已有的一些相似性度量而言,ACF非线性趋势特征通常只需计算少量的若干特征值就能更合理地刻画时间序列的平稳性特征.借助K-means进行聚类实验.

关 键 词:平稳时间序列  非平稳时间序列  ACF非线性趋势特征  K-means  非线性  趋势特征  时间序列聚类  Character  Trend  Based  类实验  特征值  结果  实例验证  实际数据  模拟数据  平稳性  构造  利用  相似性度量  研究  样本  离来  计算
修稿时间:2007年3月5日

Cluster Time-Series Based on the Non-Linear Trend Character of ACF
Guan Heshan,Jiang Qingshan,Wang Shengrui,Zheng Yuquan.Cluster Time-Series Based on the Non-Linear Trend Character of ACF[J].Journal of Computer Research and Development,2007,44(Z2):111-116.
Authors:Guan Heshan  Jiang Qingshan  Wang Shengrui  Zheng Yuquan
Abstract:
Keywords:
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