【摘 要】
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时间序列数据在经济金融、气象地理等诸多领域都广泛存在,是一种基础且重要的数据对象,针对时间序列数据的信息分析也逐渐成为数据挖掘领域的一大重要研究分支。本文探究了基于形状的时间序列聚类的多种可行方法,包含距离度量、原型函数选择、聚类评估等多个聚类流程。以动态时间弯曲(DTW)距离、基于形状的距离(SBD)等为基础,介绍相关的优化算法,比较各种算法的适用范围和计算资源等指标,从而对时间序列聚类相关理论
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时间序列数据在经济金融、气象地理等诸多领域都广泛存在,是一种基础且重要的数据对象,针对时间序列数据的信息分析也逐渐成为数据挖掘领域的一大重要研究分支。本文探究了基于形状的时间序列聚类的多种可行方法,包含距离度量、原型函数选择、聚类评估等多个聚类流程。以动态时间弯曲(DTW)距离、基于形状的距离(SBD)等为基础,介绍相关的优化算法,比较各种算法的适用范围和计算资源等指标,从而对时间序列聚类相关理论进行综述与整合。在此基础上,本文将时间序列聚类算法应用在金融时间序列数据上,探索模型在此类数据上的优劣性
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