基于u-shapelets的時間序列聚類算法
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針對基于u-shapelets的時間序列聚類中u-shapelets集合質量較低的問題，提出一種基于最佳u-shapelets的時間序列聚類算法DivUshapCluster。首先，探討不同子序列質量評估方法對基于u-shapelets的時間序列聚類結果的影響；然后，選用最佳的子序列質量評估方法對u-shapelet候選集進行質量評估；其次，引入多元top-k查詢技術對u-shapelet候選集進行去除冗余操作，搜索出最佳的u-shapelets集合；最后，利用最佳u-shapelets集合對原始數據集進行轉化，達到提高時間序列聚類準確率的目的。實驗結果表明，DivUshapCluster算法在聚類準確度上不僅優于經典的時間序列聚類算法，而且與BruteForce算法和SUSh算法相比，DivUshapCluster算法在22個數據集上的平均聚類準確度分別提高了18. 80%和19. 38%。所提算法能夠在保證整體效率的情況下有效提高時間序列的聚類準確度。
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