时间序列相似性半监督谱聚类

时间序列相似度是时间序列数据挖掘的重要研究方向之一。如何利用时间序列相似度对提高时间序列数据聚类有着重要的意义。提出一种基于时间序列相似度的半监督谱聚类算法,通过选取适当的时间序列特征构造相似度与距离,在谱聚类算法的基础上利用标签数据选取初始类簇。实验表明,该算法使具有相似特征的时间序列可以很有效地被聚集到同一类中。     

基于小波滤波的时间序列子序列聚类

针对时间序列子序列聚类存在的平凡相似和水平伸缩等问题,提出了一种新的子序列聚类算法。它采用多孔平滑滤波器组对时间序列进行低通平滑处理,在所得到的多个尺度序列上生成平凡簇,然后将各个平凡簇的代表子序列作为数据样本进行聚类。新方法利用平凡簇克服了子序列聚类中的平凡相似问题,并且可以在时间序列上发现不等长的相似子序列,较好地解决了水平轴伸缩问题。实验结果证明新算法对于子序列聚类具有比较好的效果。     

交通流时间序列的多重分形分析

为研究交通流时间序列的分形特征,计算实测交通流量序列的多重分形谱,结果表明交通流序列的分形谱线为端点左高右低,且顶点左偏的曲线,说明序列的分形结构是不规则的,交通流量处于最大值的次数大于处于最小值的次数。比较不同统计间隔的交通流序列的多重分形谱,结果表明随着标度增大,分形谱宽度增加,但离差始终大于零,说明较大统计间隔的交通流序列的奇异性较强。     

一种时间序列动态聚类的算法

针对时间序列传统静态聚类问题,提出了对时间序列进行动态聚类的方法。该方法首先提取时间序列的关键点集合,根据改进的FCM算法找到动态特征明显的时间序列,再利用提出的动态聚类算法确定此类时间序列在不同时间段的所属类别,在改进的FCM算法中采用兰氏距离可以使其对奇异值不敏感。实验结果反映出动态特征明显的时间序列类别随时间演化的特性,表明了方法的可行性和有效性。与已有算法相比,该方法揭示了时间序列的部分动态特征。该方法还可以运用于研究数据挖掘的其他问题。     

时间序列聚类算法及其在手势识别中的应用

针对中国聋人手势词"语形"是由若干个基本手势组成的特点,本文提出了沿时间轴的贪心聚类算法,并在此基础上给出了一种快速训练算法及快速识别算法.将该算法具体应用到中国手语手势词的识别中,实验结果表明,与HMM相比,该方法不仅在识别速度上有大的改观,而且大大缩短了手势词对应模板的训练时间.     

面向数据挖掘的时间序列聚类方法研究

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。     

基于异时间窗划分的时间序列聚类

针对相同时间窗对时间序列进行子序列划分的缺点,提出一种异时间窗的子序列划分方法。为解决划分得到的子序列长度不同,而使用动态时间弯曲算法进行子序列相似性度量的计算速度慢的问题,给出一种不规则时间序列距离度量算法。对异时间窗的子序列划分方法和不规则时间序列距离度量算法进行了实验,结果证明了二者的优越性。     

基于聚类的学生成绩分析

该文采用聚类分析的k均值算法对学生的考试成绩进行聚类,得到了簇中心和个类数。研究表明,如果优秀率、良好率、中等率、及格率和不及格率符合正态分布,说明教学效果良好,学生对该课程内容掌握较好。     

面向时间序列的鲁棒性半监督模糊C均值聚类

针对时间序列模糊C均值聚类算法对噪声数据敏感,及其未能将数据中少量已标记数据所包含的监督信息进行有效利用的问题,提出了一种改进的鲁棒性半监督模糊C均值聚类算法。该算法中先使用马氏距离提出一种样本不确定性分析方法,并加入到半监督模糊C均值聚类建模中,以消除噪声点的影响。并改进半监督模糊C均值聚类的部分监督机制来加大已标记数据的监督能力。采用能够弹性度量时间序列相似性的时间扭曲编辑距离代替欧氏距离进行聚类。通过对7组公开的时间序列数据集进行实验对比,结果表明所提算法具有良好的聚类效果。     

改进的二分K均值聚类算法

K均值算法是一种常用的基于原型的聚类算法。但该算法要求用户随机选择初始质心,使得K均值算法受初始化影响较大。二分K均值算法虽然改善了这个问题,但仍然要求用户指定聚类个数,影响了聚类效果。用层次聚类对二分法进行改进,解决了二分K均值算法受用户指定的聚类个数的影响的问题。并结合Chameleon算法,合并划分过细簇,优化聚类结果。仿真实验证明改进的聚类算法的抱团性和分离性优于二分K均值聚类算法。     

基于聚类和支持向量机的非线性时间序列故障预报

针对非线性时间序列故障预报问题,提出了一种基于聚类和支持向量机的方法．将正常的时间序列按照K-均值聚类算法进行聚类学习,同时利用支持向量机回归的时间序列预测算法获得预测序列,然后通过比较聚类所得的正常原型和预测序列的相似性实现故障预报．仿真结果表明:本文提出的方法更能满足实时性的要求,也更为准确．     

Bispectral-based methods for clustering time series

Distinguishing among linear and nonlinear time series or between nonlinear time series generated by different underlying processes is challenging, as second-order properties are generally insufficient for the task. Different nonlinear processes have different nonconstant bispectral signatures, whereas the bispectral density function of a Gaussian or linear time series is constant. Based on this, we propose a procedure to distinguish among various nonlinear time series and between nonlinear and linear time series through application of a hierarchical clustering algorithm based on distance measures computed from the square modulus of the estimated normalized bispectra. We find that clustering using a distance measure computed by averaging the ratio of normalized bispectral periodogram ordinates over the intersection of the principle domain of each pair of time series provides good performance, subject to trimming of extreme bispectral values prior to taking the ratios. Additionally, we show through simulation studies that the distance procedure performs better than a significance test that we derive. Moreover, it is robust with respect to the choice of smoothing parameter in estimating the bispectrum. As an example, we apply the method to a set of time series of intensities of gamma-ray bursts, some of which exhibit nonlinear behavior; this enables us to identify gamma-ray bursts that may be emanating from the same type of astral event.     

基因表达时序数据的HMM层次聚类

DNA微阵列技术的应用产生了大量的基因表达时序数据,对这些数据进行聚类是获取其中隐含的生物分子信息的一种重要方法。提出了一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的层次聚类方法,根据基因表达时序数据的统计特性对其进行标准化和离散化等预处理,用HMM对经过预处理的数据建模以利用基因表达时序数据不同时间点之间的相关性,用层次聚类方法对建立的模型进行聚类。实验结果表明该方法不仅能够产生好的聚类,而且能够确定最优的聚类数。     

基于互相关的二阶段时间序列聚类方法

提出了一种高效的时间序列聚类方法,以互相关函数为基础,通过二阶段的方法实现更低时间复杂度下的时间序列聚类。第一步以时间序列符号化为基础,通过设计符号化序列特征抽取算法,抽取特征时间段;第二步以互相关函数为基础,通过改进的互相关函数步骤,实现更快速的时间序列聚类。实验结果表明,该方法可以适应稀疏及密集的时间序列数据抽取,同时与传统的聚类距离公式相比,处理速度更快,对时间序列形状的缩放有更好的表示效果,并能保持较高准确性。     

一个高效的多变量时间序列聚类算法

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。     

Continuous subspace clustering in streaming time series

Performing data mining tasks in streaming data is considered a challenging research direction, due to the continuous data evolution. In this work, we focus on the problem of clustering streaming time series, based on the sliding window paradigm. More specifically, we use the concept of subspace α$\alpha$-clusters. A subspace α$\alpha$-cluster consists of a set of streams, whose value difference is less than α$\alpha$ in a consecutive number of time instances (dimensions). The clusters can be continuously and incrementally updated as the streaming time series evolve with time. The proposed technique is based on a careful examination of pair-wise stream similarities for a subset of dimensions and then it is generalized for more streams per cluster. Additionally, we extend our technique in order to find maximal pClusters in consecutive dimensions that have been used in previously proposed clustering methods. Performance evaluation results, based on real-life and synthetic data sets, show that the proposed method is more efficient than existing techniques. Moreover, it is shown that the proposed pruning criteria are very important for search space reduction, and that the cost of incremental cluster monitoring is more computationally efficient that the re-clustering process.     

基于时间序列演变分析的有效相似性定义和聚类

时间序列广泛存在于商业应用中,比如电力负荷序列、网络日志等。挖掘时间序列数据对决策分析非常重要,特别地,决定时间序列的相似性在各种实际问题中起关键的作用,比如分析各个区域的电力需求特征。以前的相似性度量方法从未使用过演变这种特性去度量时间序列的相似性,基于演变分析提出了有效的时间序列相似性度量方法（SEA）,该方法通过量化演变趋势构建了有效的相似性定义,并且提出了基于该方法的聚类策略。通过在实际数据集上和其它方法的实验比较,证明了提出方法的有效性,因此也证明了时间序列演变分析对相似性度量的重要意义。     

基于时间序列和任务调度的Web数据聚类算法

为了实现Web服务请求数据的快速聚类,并提高聚类的准确率,提出一种基于增量式时间序列和任务调度的Web数据聚类算法,该算法进行了Web数据在时间序列上的聚类定义,并采用增量式时间序列聚类方法,通过数据压缩的形式降低Web数据的复杂性,进行基于服务时间相似性的时间序列数据聚类。针对Web集群服务的最佳服务任务调度问题,通过以服务器执行能力为标准来分配服务任务。实验仿真结果表明,相比基于网格的高维数据层次聚类算法和基于增量学习的多目标模糊聚类算法,提出的算法在聚类时间、聚类精度、服务执行成功率上均获得了更好的效果。     

基于时间序列聚类的轨迹停留点检测算法

针对采样不规则轨迹的停留点检测准确性不高的问题,提出了一种基于时间序列聚类的停留点检测算法。首先基于数据场理论设计了一种综合考虑时空特性的混合特征密度测量方法,然后根据停留点中心密度比入口大的特性,采用过滤—精炼策略提取停留点。在过滤阶段,将时间连续且满足最小密度阈值的点作为候选停留点。在精炼阶段,通过最大阈值筛选出实际停留点。实验结果表明,该方法能够有效检测采样不规则轨迹中的停留点,相较于已有方法具有较高的准确性和较低的时间消耗。