一種新的非線性時間序列的聚類方法
2010-12-31 00:00:00張貝貝
計算機應用研究 2010年8期
摘要：由于現實世界中時間序列多數是非線性的，而現有的時間序列聚類問題大多是基于線性時間序列模型進行聚類的，提出了可以用于非線性時間序列的聚類方法。它基于KS二維檢驗統計量提出KS2D距離度量，是一種非參數的魯棒性強的距離度量方式，它將時間序列的非線性相關結構放到距離度量之中，能夠粗糙地識別時間序列形狀和動態相關結構的相似性。與理論研究結果相一致，模擬實驗結果也驗證了這種距離度量的有效性。
關鍵詞：非線性時間序列；聚類；KS檢驗
中圖分類號：TP391.4 文獻標志碼：A 文章編號：1001－3695(2010)08－2918－05
