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基于动态时间弯曲的时序数据聚类算法的研究 总被引:14,自引:0,他引:14
时间序列是一类重要的复杂类型数据,时间序列知识发现正成为知识发现的研究热点之一。欧几里的距离及其扩展作为相似测度被广泛应用于时间序列的比较中,但是这种距离测度对数据没有好的鲁棒性。动态时间弯曲技术是基于非线性动态编程的一种模式匹配算法。该文提出了基于动态时间弯曲技术的相似搜索算法,通过计算时序数据之间的最短弯曲路径来获得序列的匹配。对综合控制时序数据进行基于不同距离测度的聚类分析对比结果表明该文提出的算法有很高的精度和对振幅差异、噪声和线性漂移有强的鲁棒性,具有良好的应用价值。 相似文献
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基于分段线性动态时间弯曲的时间序列聚类算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
时间序列是一类重要的复杂类型数据,时间序列知识发现正成为知识发现的研究热点之一。欧几里德距离及其扩展作为相似测度被广泛应用于时间序列的比较中,但是这种距离测度时数据没有好的鲁棒性。动态时间弯曲技术是基于非线性动态编程的一种模式匹配算法,但是其计算复杂性相当高。本文提出了基于时间序列分段线性表示的动态时间弯曲算法,通过计算线性分段序列数据之间的最短弯曲路径来获得序列的匹配。对综合控制时间序列数据进行基于不同距离测度的聚类分析对比结果表明本文提出的算法有很高的精度和时振幅差异、嘈声和线性漂移有强的鲁棒性,大大降低计算复杂性,具有良好的应用价值。 相似文献
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一、引言自然界以及我们社会生活中的各种事物都在运动、变化和发展着,将它们按时间顺序记录下来,我们就可以得到各种各样的“时间序列”数据。对时间序列进行分析,可以揭示事物运动、变化和发展的内在规律,对于人们正确认识事物并据此作出科学的决策具有重要的现实意义。 相似文献
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一种基于Markov链模型的动态聚类方法 总被引:11,自引:0,他引:11
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,分别对一经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。 相似文献
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利用时间序列聚类方法进行股指期货的套期保值,关键要选择合适的聚类方法。本文从新的视角来研究并提高时间序列聚类方法在金融数据分析领域的应用性能,提出一种基于标签传播时间序列聚类的股指期货套期保值模型。该模型以动态时间弯曲为相似性度量方法来构建现货股票网络空间结构,将每只股票看作一个节点,利用标签传播方法将节点划分到不同的簇中,最终实现股票数据聚类。另外,构建最小追踪误差优化模型来确定每支股票在现货组合中的最优权重,从而得到最优组合。实验分别比较新方法和传统聚类方法确定现货组合的追踪误差,结果表明新方法能够提高现货组合的追踪精度,为丰富金融市场投资和管理方式提供新的研究思路。 相似文献
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针对分类研究中采用单一类型数据造成的结果失真, 提出了综合考虑产品属性和销售时间序列的两阶段优化聚类算法。分别采用基于属性的相似性排序及时间序列的分层优化聚类实现产品单独聚类, 然后基于初始聚类结果及参数化的动态相对权重提出考虑噪声数据处理的分层聚类方法实现产品综合优化分类。企业实例应用研究表明综合聚类模型及两阶段算法在聚类精度及时间复杂度上具有明显的优势, 相对权重的动态参数化设置有效解决了不同产品间个性化特征的差异表示。通用数据集的仿真进一步验证了算法在解决混合属性产品聚类问题时的优越性及广泛适用性。 相似文献
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对视频点播系统中用户行为进行建模和仿真,是研究系统使用状况、设计性能优化算法的重要手段.但在以往的研究中,对用户行为建模和仿真都是基于整体历史数据的统计进行的,而在很多情况下,对不同模式的行为采用不同的策略能够更好的提供视频传输服务.本文针对视频点播系统中用户点播行为的特性,以及系统优化策略的需要,提出用户行为时间序列模型和聚类方法,在中国科技大学视频点播系统实际数据基础上进行了仿真测试,结果表明了该方法的可行性. 相似文献
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为了进一步改善和提高基于模式的时间序列趋势相似性度量效果,在时间序列分段线性表示的基础上,依据分段子序列的均值及其线性拟合函数的导数符号,实现时间序列的分段模式化,以模式之间的异同性定义模式匹配距离,借鉴动态时间弯曲(Dynamic Time Warping,DTW)的动态规划原理,提出一种动态模式匹配方法(Dynamic Pattern Matching,DPM)。实验结果表明,该方法能够在不同压缩率条件下,准确度量等长时间序列的趋势相似性,而且时间消耗较低。时间序列不等长作为存在数据缺失的一种表现形式,该方法的度量效果与数据缺失比例之间的关系值得进一步的深入研究。 相似文献
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针对时间序列相似性度量中欧氏距离对异常数据敏感以及DTW距离算法效率低的问题,提出基于滑动平均与分段线性回归的时间序列相似性方法。首先,使用初始可变滑动平均算法以及分段线性回归对原始时间序列进行数据变换,并将分段线性回归的参数(截距与距离)集作为时间序列的特征,以实现时间序列的特征提取和数据降维;然后,利用动态时间弯曲距离进行距离计算。该方法在时间序列相似性上与DTW算法的性能相近,但是在算法效率上几乎提高了96%。实验结果验证了该方法的有效性与准确性。 相似文献
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DTW(Dynamic Time Warping)算法被广泛应用于序列数据比对,以度量序列间距离,但算法较高的时间复杂度限制了其在长序列比对上的应用。提出基于自适应搜索窗口的序列相似比对算法(ADTW),算法利用分段聚集平均(Piecewise Aggregate Approximation,PAA)策略进行序列抽样得到低精度序列,然后计算低精度序列下的比对路径,并根据低精度距离矩阵上的梯度变化预测路径偏差,限制路径搜索窗口的拓展范围;随后算法逐步提高序列精度,并在搜索窗口内修正路径、计算新的搜索窗口,最终,实现DTW距离和相似比对路径的快速求解。对比FastDTW,ADTW算法在同等度量准确率下提高计算效率约20%,其时间复杂度为[O(n)]。 相似文献
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针对传统的动态时间弯曲(DTW)度量方法易出现过度弯曲现象且计算复杂度高、算法效率低等问题,提出一种基于路径修正的动态时间弯曲(UDTW)度量方法。首先通过分段降维方法——分段局部最大值平滑法(PLM)有效提取序列特征信息,减少UDTW的计算代价;其次,考虑了时间序列形态特征的相似性要求,给过度弯曲路径设置动态惩罚系数,以此修正路径的弯曲程度;最后,在改进度量距离基础上,采用1-近邻分类算法对时序数据进行分类,以提高时间序列相似性度量的准确率和效率。实验结果表明,在15个UCR数据集上,UDTW度量方法与传统DTW度量方法相比具有更高的分类准确率,UDTW在其中3个数据集上能实现100%分类正确;与导数DTW(DDTW)度量方法相比,UDTW分类准确率最多提高了71.8%,而PLM-UDTW在不影响分类准确率的前提下执行时间减小了99%。 相似文献
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