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基于层次聚类的时间序列在线划分算法
被引量:
8
1
作者
杜奕
卢德唐
+1 位作者
李道伦
查文舒
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2007年第3期415-420,共6页
如何在线划分数据序列以满足持续动态增长的海量数据流需求正成为序列挖掘领域中的重要内容之一.本文提出一种新的基于层次聚类的在线序列分割算法(OSHC).利用数据序列的有序性特征,构造一种存储划分特征的链表结构 SF-List.该算法通过...
如何在线划分数据序列以满足持续动态增长的海量数据流需求正成为序列挖掘领域中的重要内容之一.本文提出一种新的基于层次聚类的在线序列分割算法(OSHC).利用数据序列的有序性特征,构造一种存储划分特征的链表结构 SF-List.该算法通过一次扫描数据库实现数据序列的在线划分,时间复杂度为 O(n).利用 SF-List中保存的划分特征信息,历史信息的快速查询成为可能.实验结果表明 OSHC 算法具有良好的划分性能和扩展性能.
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关键词
时间序列
在线
划分
划分特征链表
层次聚类
原文传递
题名
基于层次聚类的时间序列在线划分算法
被引量:
8
1
作者
杜奕
卢德唐
李道伦
查文舒
机构
中国科学技术大学工程科学软件研究所
出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2007年第3期415-420,共6页
基金
国家973计划资助项目(No.2006CB705800)
文摘
如何在线划分数据序列以满足持续动态增长的海量数据流需求正成为序列挖掘领域中的重要内容之一.本文提出一种新的基于层次聚类的在线序列分割算法(OSHC).利用数据序列的有序性特征,构造一种存储划分特征的链表结构 SF-List.该算法通过一次扫描数据库实现数据序列的在线划分,时间复杂度为 O(n).利用 SF-List中保存的划分特征信息,历史信息的快速查询成为可能.实验结果表明 OSHC 算法具有良好的划分性能和扩展性能.
关键词
时间序列
在线
划分
划分特征链表
层次聚类
Keywords
Time Series, Online Segmentation, Segment Feature List, Hierarchical Clustering
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于层次聚类的时间序列在线划分算法
杜奕
卢德唐
李道伦
查文舒
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2007
8
原文传递
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