时间序列聚类算法-《k-Shape:EfficientandAccurateClusteringofTimeSeries》解读.qq_28900249的博客.11-13.1万+.摘要本文提出了一个新颖的时间序列聚类算法k-shape，该算法的核心是迭代增强过程，可以生成同质且较好分离的聚类。.该算法采用标准的互相关距离...
硕十学位论文第2章时间序列相似性聚类概述随着互联网技术和硬件的发展，计算机越来越普及，已经深入到各行各业。时间序列作为一种数据形式，也广泛存在于各个领域，并形成大规模的时间序列数据库。时序数据不同于其它数据形式的地方...
论文阅读：kShape-时间序列的高效准确聚类k-Shape:EfficientandAccurateClusteringofTimeSeries研究的问题本文提出一种新的时间序列聚类算法k-Shape，该方法基于一种考虑时间序列形状的距离度量和聚类质心计算方法，实现了独立于领域的时间序列...
时间序列动态聚类方法研究.朱雅敏.【摘要】：随着大数据时代的到来,数据挖掘变成一大热点问题。.而时间序列聚类作为数据挖掘领域的重要组成部分,备受人们关注。.由于时间序列数据维数高,数据量大且具有随时间变化的特征,使用传统的聚类算法无法刻画...
中山大学硕士学位论文时间序列特征提取与聚类算法研究姓名：李伟申请学位级别：硕士专业：应用数学指导教师：张磊20080527摘要时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列，在经济、金融、科学观测和工程等各个领域都广泛存在。
论文摘要：时间序列的概率预测主要在于预测未来可能的结果的分布，对于非平稳时间序列来说，更具有挑战性。...我们将d-MTLasso与空间受限聚类相结合以减少数据维，并与合集相结合以减轻聚类的任意选择。No.4多维时间...
时间序列Deconfounder使用具有多任务输出的新型递归神经网络体系结构来构建随时间变化的因子模型并推断潜在变量，从而使分配的治疗有条件地独立。然后，它使用这些潜在变量执行因果推理，以替代多原因未观察到的混杂因素。No.4时间序列聚类
时间序列的聚类.张戎..在机器学习领域，聚类问题一直是一个非常常见的问题。.无论是在传统的机器学习（MachineLearning）领域，还是自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）领域，都可以用聚类算法做很多的事情。.例如在数据分析领域，我们可以把某个物品...
读《不等长时间序列滑窗STS距离聚类算法》论文WHY传统时间序列聚类的缺点：1）时间序列聚类的研究一般采用等长划分，会丢失重要特征点，对聚类结果有负面影响。2）采用时间序列测量值不能准确度量相似度。
基于HMM的时间序列聚类与识别-本论文主要探讨了图像序列处理中的非监督分析方法,包括基于HMM过渡模型的序列自动切分方法;基于HMM的序列非监督聚类方法;以及底层图像提取阶段基于PCA的自动确定图像特征描述方法。论文首先对操...