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基于ACF非线性趋势特征的时间序列聚类 被引量：1

Cluster Time-Series Based on the Non-Linear Trend Character of ACF
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摘要 在时间序列挖掘工作中,比如聚类和分类,需要计算距离来衡量时间序列样本之间的相似性,有许多研究都致力于时间序列相似性度量的研究.充分利用非线性趋势特征来进行时间序列挖掘.首先计算时间序列的ACF,进而构造ACF的非线性趋势特征,利用该特征作为时间序列相似性度量来进行聚类,它给时间序列平稳性的判定提供了一种新的途径.列举了一个模拟数据和一个实际数据来进行实例验证,实验结果表明,ACF非线性趋势特征作为一种新的相似性度量,相对已有的一些相似性度量而言,ACF非线性趋势特征通常只需计算少量的若干特征值就能更合理地刻画时间序列的平稳性特征.借助K-means进行聚类实验.
作者 管河山 姜青山 王声瑞 郑宇泉
机构地区 厦门大学计算机科学系 厦门大学软件学院 加拿大舍尔鲁克大学计算机系 厦门大学数学科学学院
出处 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第z2期111-116,共6页 Journal of Computer Research and Development
基金 国家"九八五"工程二期基金项目(0000-X07204)
关键词 平稳时间序列 非平稳时间序列 ACF非线性趋势特征 K-MEANS
分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
  • 相关文献

参考文献11

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共引文献22

同被引文献5

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引证文献1

二级引证文献4

计算机研究与发展
2007年 第z2期

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