Oct, 2018

基于片段类型特征化的时间序列聚类

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TL;DR该研究提出一种基于两阶段聚类的时间序列聚类新技术，其中使用最小二乘多项式分段过程对每个时间序列进行分段，并将它们映射到相同维度的空间中进行一系列的聚类过程，最终结果很有前途，并在与两种最新方法相比较时显示出性能表现优异。
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发现论文，激发创造
  • 基于全球预测模型的预测准确性的时间序列聚类

    本文提出了一种新的基于模型的时间序列聚类方法，该方法通过考虑每个聚类所属的系列来拟合 K 个全局预测模型，然后将每个系列分配给产生最佳预测的模型关联的组。该方法以预测准确性作为构建聚类分区的主要元素，产生了一种新的聚类范例，其中聚类解决方案的质量是通过其预测能力来衡量的。此外，该过程还产生了一种选择时间序列数据库中聚类数量的有效机制，并且可以与任何类回归模型结合使用。大量模拟研究表明，该方法优于其他几种替代技术，包括聚类效果和预测准确性。该方法还应用于多个时间序列文献中使用的标准基准数据集的聚类中，产生了良好的结果。

    Apr, 2023

  • 基于特征的高度比较时间序列分类

    一种高度比较，基于特征的时间序列分类方法，利用广泛的算法数据库从时间序列中提取数千个可解释的特征，并采用贪心前向特征选择与线性分类器选择最具信息的特征进行分类，实现了对时序列的降维并超越了传统的基于实例的分类器。

    Jan, 2014

  • 时间序列的早期分类。基于成本的优化标准和算法

    本文提出了一种采用新的优化准则的分类算法，该准则考虑了分类错误的成本和等待决策的成本，并尝试通过使用聚类或分类器来减少误判和延迟的影响，实验结果表明，这种方法优于传统的基于经验策略的方法。

    May, 2020

  • 利用量子启发式计算技术聚类时间序列图像的方法

    本研究提出了一种利用退火机的新型时间序列聚类方法，对时间序列数据进行分类的同时，具有去除异常值的鲁棒性。与现有的聚类方法相比，该方法在分类结果上获得了更好的表现。

    May, 2023

  • 基于两种新距离的有序时间序列模糊聚类及其经济应用

    本文针对序列响应的类别性时间序列聚类问题，提出了基于原型聚类方法的两种距离度量，并采用模糊聚类方法提高了其计算效率和准确性，所提方法在经济学时间序列应用中具有很好的可行性。

    Apr, 2023

  • ClaSP -- 无需参数的时间序列分割

    该论文介绍了 ClaSP 一种基于二元时间序列分类器的无超参数时间序列分割方法，通过两种新方法学习主要参数，并在 107 个数据集基准测试中优于现有技术，无需设置超参数且快速可扩展。

    Jul, 2022

  • 时间序列分类相似度度量的实证评估

    本文通过大规模的、基于实证的、定量化的方法，对时间序列分类中的相似度测量方法进行了广泛的评估，提出了更加一致的评估标准和基准措施的建议。

    Jan, 2014

  • 随机卷积核的时间序列聚类

    该论文介绍了一种基于随机卷积结构的时间序列聚类方法，通过自动化特征提取技术和聚类算法对时间序列进行分类，从而在时间序列聚类基准测试中取得了优异结果。

    May, 2023

  • 基于新的相依度量的圆时序模糊聚类及风力数据应用

    本文针对环形时间序列的聚类问题，引入了一种基于圆弧的序列相关性度量，采用模糊方法实现多个聚类簇的定位，并在沙特阿拉伯风向时间序列的两个应用中展示了该方法的潜力。

    Jan, 2024

  • 基于时间标签平滑性的时变图聚类

    本文提出一种基于时间变化图的节点聚类方法，其假设聚类标签在时间上平滑变化。采用基于谱聚类的优化问题公式来解决节点聚类问题，增加了标签平滑约束条件，然后采用原始双重分割算法来解决，实验结果表明，该方法是有效的。

    May, 2023