基于u-shapelets的時(shí)間序列聚類算法
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針對(duì)基于u-shapelets的時(shí)間序列聚類中u-shapelets集合質(zhì)量較低的問題，提出一種基于最佳u-shapelets的時(shí)間序列聚類算法DivUshapCluster。首先，探討不同子序列質(zhì)量評(píng)估方法對(duì)基于u-shapelets的時(shí)間序列聚類結(jié)果的影響；然后，選用最佳的子序列質(zhì)量評(píng)估方法對(duì)u-shapelet候選集進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估；其次，引入多元top-k查詢技術(shù)對(duì)u-shapelet候選集進(jìn)行去除冗余操作，搜索出最佳的u-shapelets集合；最后，利用最佳u-shapelets集合對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行轉(zhuǎn)化，達(dá)到提高時(shí)間序列聚類準(zhǔn)確率的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，DivUshapCluster算法在聚類準(zhǔn)確度上不僅優(yōu)于經(jīng)典的時(shí)間序列聚類算法，而且與BruteForce算法和SUSh算法相比，DivUshapCluster算法在22個(gè)數(shù)據(jù)集上的平均聚類準(zhǔn)確度分別提高了18. 80%和19. 38%。所提算法能夠在保證整體效率的情況下有效提高時(shí)間序列的聚類準(zhǔn)確度。
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