Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2008-10-25

Journal: 运筹与管理

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU

Volume: 17

Issue: 5

Page Number: 120-124

ISSN: 1007-3221

Key Words: 多元统计分析;时间序列聚类分析;独立成分分析;股票数据

Abstract: 时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据.本文提出了一种基于独立成分分析与改进K-均值算法相结合的时间序列聚类算法,该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用改进K-均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法.为了验证该方法的有效性和可行性,将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果.