[发明专利]一种基于变量加权的软子空间聚类方法在审
| 申请号： | 202011337158.X | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112418325A | 公开（公告）日： | 2021-02-26 |
| 发明（设计）人： | 何国良;蒋文君 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于变量加权的软子空间聚类方法，解决了多元时间序列数据的聚类问题，消除了多元时间序列间冗余或相关变量的影响。本发明为不同变量分别分配一个权重向量，代表其对各个簇形成的重要性。为高效计算两个多元时间序列之间的距离，首先引入基于形状的距离度量方法。其次，该算法将变量权重嵌入基于形状的距离度量的目标函数中。然后优化目标函数，通过不同的更新策略对聚类结果，变量权重和聚类中心分别进行迭代更新，直到收敛后得到最终的聚类结果。提出一种基于反近邻的密度峰值学习算法来选取该软子空间聚类算法的初始聚类中心。通过对真实的多元时间序列数据进行实验，其实验结果证实了本发明所提算法的有效性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 变量 加权 空间 方法 | ||
【主权项】：
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