文件名称：论文研究-一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法.pdf
文件大小：355KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 14:01:26
时间序列聚类,社团结构,复杂网络,Normal矩阵,相似度
提出了一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法。该算法首先对时间序列数据进行向量形式转换，计算出各个时间序列间的相似度并构建复杂网络，然后利用基于Normal矩阵的方法进行复杂网络社团划分，同一类的时间序列被划分到一个社团，即实现对时间序列数据的聚类。为了验证该方法的可行性和有效性，将其应用于股票时间序列数据聚类分析中，并在两个实际的数据集上与其他方法相比较，取得了较好的实验结果。