一个高效的多变量时间序列聚类算法

摘要：

时间序列聚类分析是数据挖掘研究的一个重要内容.已有的聚类算法大多采用k均值对低维数据进行聚类,不能对高维多变量时间序列(MTS)数据进行有效聚类.提出一种高效的多变量时间序列聚类算法PCA-CLUSTER,首先利用主成分分析对MTS数据降维;选取MTS数据的主成分序列进行K近邻聚类分析.理论分析和实验结果表明算法可以有效解决MTS数据聚类问题.

关键词：多变量时间序列、聚类分析、主成分分析

所属期刊栏目：46

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省科技攻关计划the Key Technologies R & D Program of Hebei Province,China under Grant 05213574

在线出版日期：2010-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：137-139