论文研究-基于模型的不等间隔时间序列聚类算法研究.pdf

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文件名称：论文研究-基于模型的不等间隔时间序列聚类算法研究.pdf

文件大小：530KB

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更新时间：2022-10-02 02:11:16

论文研究

ROUSTIDA算法具有较好的数据填补能力，但依然会出现一些不完备信息。利用了可扩充辨识所反映的对象间的属性差异信息，对遗失属性进行填充，从而使改进后的ROUSTIDA算法的填充能力得到了很大的改善，同时还具备了初步排除噪声数据的能力，在性能上也有了很大的提高，实验表明改进的算法具有很好的实用价值。