模糊减法聚类在时间序列分段线性表示上的应用  

作　　者：孙达辰[1] 张秀萍[2] 孙常丽[1] 

机构地区：[1]牡丹江医学院图书馆,黑龙江省牡丹江市157011 [2]牡丹江医学院药学院,黑龙江省牡丹江市157011

出　　处：《电子技术与软件工程》2022年第4期244-247,共4页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

基　　金：黑龙江省高等教育教学改革一般项目基金项目(SJGY20200765)。

摘　　要：本文针对时间序列本身的数据量大,维数高等特点,提出了将模糊减法聚类应用到时间序列分段线性表示。本方法利用模糊减法聚类对时间序列聚类,将得到的聚类中心点作为时间序列的关键点,按顺序连接这些关键点,完成对原时间序列的分段线性表示。通过对阈值的设定,可以完成对原时间序列的多尺度分段线性表示,通过在不同阈值条件下,以长度较长的随机数据为数据集,运行本方法,进行关键点的提取,验证本方法对长时间序列具有较高的运行效率,在相同压缩率下,对于本文所用到的数据集的拟合误差,验证本方法不同时间序列具有较低的拟合误差。实验结果表明,本文提出的方法是一种运行效率高,适应性强的有效方法。

关 键 词：时间序列 模糊减法聚类 分段线性表示 数据融合 多层聚焦 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] O211.61[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]