基于Vague集的时间序列聚类算法  

New time series clustering algorithm based on Vague set

作　　者：栾绍峻[1] 陈敏[1] 崔巍[2] 

机构地区：[1]北京科技大学经济管理学院,北京100083 [2]中国地质大学(北京)人文经管学院,北京100083

出　　处：《计算机应用》2010年第12期136-138,195,共4页journal of Computer Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70771007)

摘　　要：在区间值时间序列的基础上,重点讨论了区间值时间序列的聚类算法。对于区间个数相等的Vague集,提出了Vague集之间的相似度量。分析了传统模糊聚类方法,特别是基于模糊等价矩阵的聚类方法和编网法聚类方法的不足,根据编网法的思想,设计了区间值时间序列Vague集聚类快速算法,降低了计算复杂度。Focused on interval valued time series clustering algorithm,a new similarity measurement method was put forward for those Vague sets with same number of intervals.The traditional fuzzy clustering algorithms were analyzed,especially the disadvantages of fuzzy equivalent matrix-based clustering algorithm and grid-based clustering algorithm.Based on the concept of grid,a fast interval valued time series clustering algorithm was proposed,and this algorithm had lower complexity.

关 键 词：区间值时间序列 相似度量 VAGUE集 聚类算法 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]