Статьи на зарубежных сайтах

Кластеризация многомерных данных временных рядов

Ashish Singhal, Dale E. Seborg

Аннотация: Предложена новая методология для кластеризации многомерных данных временных рядов. Методология основана на вычислении степени подобия данных с использованием двух факторов подобия. Первый опирается на метод главных компонент и углы между подпространствами главных компонент для различных выборок данных; второй - на расстояния Махаланобиса между выборками. Стандартный алгоритм кластеризации - метод К-средних был модифицирован для того, чтобы проводить кластеризацию многомерных временных рядов данных с использованием двух факторов подобия. Эффективность предложенного метода по сравнению с ранее предложенными алгоритмами кластеризации показана на примере двух модельных выборок данных.

Ссылки по теме: * Оценка колебаний гетероскедастичных погрешностей измерения
* Использование содержательных и формальных моделей для классификации медицинских...
* Определение характеристик турецкой бутилированной воды с использованием методов...

Источник: Clustering multivariate time-series data

Journal of Chemometrics

8 января 2006

Список статей