[发明专利]基于非负矩阵分解的时间序列数据聚类方法及系统在审

专利信息
申请号: 201610629833.3 申请日: 2016-08-03
公开(公告)号: CN106295690A 公开(公告)日: 2017-01-04
发明(设计)人: 叶允明;黄智超;李旭涛;徐晓飞 申请(专利权)人: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62
代理公司: 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙)44248 代理人: 孙伟,于标
地址: 518000 广东省深*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明提供了一种基于非负矩阵分解的时间序列数据聚类方法及系统,在时间序列数据聚类方法中包括如下步骤:数据预处理步骤:读入时间序列数据,并对时间序列数据进行预处理,在预处理过程中,如果时间序列数据中存在负数,将所有的时间序列数据都向上平移所需要的单位,即将矩阵V向上平移一个最小负值到零点的距离即可;矩阵初始化步骤:对基矩阵W和系数矩阵H进行初始化;数据分解步骤:对样本集合V进行非负矩阵分解,得到基矩阵W和系数矩阵H;数据聚类步骤:对分解后的数据进行聚类,得到聚类结果。本发明的有益效果是:本发明提高时序数据的聚类计算速度,且本发明是基于非负矩阵分解获得的数据表达,将明显提高时间序列挖掘的效率。
搜索关键词: 基于 矩阵 分解 时间 序列 数据 方法 系统
【主权项】:
一种基于非负矩阵分解的时间序列数据聚类方法,其特征在于,包括如下步骤:数据预处理步骤:读入时间序列数据,并对时间序列数据进行预处理,在预处理过程中,如果时间序列数据中存在负数,则将所有的时间序列数据都向上平移所需要的单位,即将矩阵V向上平移一个最小负值到零点的距离即可;矩阵初始化步骤:对基矩阵W和系数矩阵H进行初始化;数据分解步骤:对样本集合V进行非负矩阵分解,得到基矩阵W和系数矩阵H;数据聚类步骤:对分解后的数据进行聚类,得到聚类结果。
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