time series clustering | BriefGPT

关键词time series clustering

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利用随机变分推断的一般状态空间模型的时间序列聚类
我们提出了一种基于模型的时间序列聚类方法，使用混合通用状态空间模型（MSSMs）。该方法的优势在于能够根据具体的时间序列使用适当的时间序列模型，从而提高聚类和预测精度，并增强估计参数的解释性。该方法使用随机变分推断（stochastic v
PDF7 days ago
用于长序列时间序列聚类的具体密集网络
LoSTer 是一种新型的密集自动编码器架构，用于长序列时间序列聚类问题（LSTC），通过 Gumbel-softmax 重参数化技巧优化 k-means 目标，并专门设计用于准确和快速聚类长时间序列，对众多基准数据集和两个现实世界应用的大
PDF2 months ago
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。
PDF5 months ago
KDDShapeDBA: 利用 ShapeDTW 生成有效的时间序列原型
我们研究了一种新的方法来生成时间序列数据的逼真和有用的样本和原型，该方法利用了一种新形式的时间序列平均值，即 ShapeDTW Barycentric Average，并通过时间序列聚类评估了其效果。
PDF9 months ago
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。
PDFa year ago
SS-shapelets: 代表性描迹的半监督时间序列聚类
本研究提出了一种半监督时间序列聚类方法（SS-Shapelets），利用少量标记和传播伪标记的时间序列来发现代表性的形状片段，从而提高聚类准确性，并在 UCR 时间序列数据集上进行了验证。
PDFa year ago
IJCAI使用自编码紧凑表示的分层聚类进行时间序列分析
使用 Auto Encoded Compact Sequence 和分层聚类方法构建的时间序列聚类算法，在选择最佳距离测量方法的基础上，采用递归神经网络进行自动编码，不仅可以解决大量计算时间的问题，而且在多个应用领域中表现出比基准结果更好的
PDF3 years ago
基于片段类型特征化的时间序列聚类
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。
PDF6 years ago