计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2015年
4期
120-122,147
,共4页
门连生%卫婧菲%李中
門連生%衛婧菲%李中
문련생%위청비%리중
时间序列%形态相似距离%相似性%聚类
時間序列%形態相似距離%相似性%聚類
시간서렬%형태상사거리%상사성%취류
time series%morphology similarity distance%similarity%clustering
时间序列的相似性度量是时间序列分析的基础工作之一，是进行相似匹配的关键。针对欧几里德距离描述分段趋势的不足和各种模式距离对应分段之间距离值的离散化问题，提出一种基于形态相似距离的时间序列相似性度量方法，标准数据集上完成的识别和聚类实验表明了该方法的可行性和有效性。
時間序列的相似性度量是時間序列分析的基礎工作之一，是進行相似匹配的關鍵。針對歐幾裏德距離描述分段趨勢的不足和各種模式距離對應分段之間距離值的離散化問題，提齣一種基于形態相似距離的時間序列相似性度量方法，標準數據集上完成的識彆和聚類實驗錶明瞭該方法的可行性和有效性。
시간서렬적상사성도량시시간서렬분석적기출공작지일，시진행상사필배적관건。침대구궤리덕거리묘술분단추세적불족화각충모식거리대응분단지간거리치적리산화문제，제출일충기우형태상사거리적시간서렬상사성도량방법，표준수거집상완성적식별화취류실험표명료해방법적가행성화유효성。
Time series similarity measurement is one of the fundamental tasks in time series data analyzing, and the key to similarity matching. In view of shortcomings of Euclidean distance can not compare segment trend similarity and pattern distance measure or its transformations existing discretization problem, the morphology similarity distance based time series similarity measurement is presented in this paper. Experimental results of reorganization and clustering on standard data sets show that the proposed method is feasible and effective.
