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一种基于Markov链模型的动态聚类方法
被引量：
9
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作者
邢永康
马少平
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2003年第2期130-135,共6页
对单变量时间序列的聚类 ,是一类有着广泛应用背景的特殊的聚类问题 由于该问题的特殊性 ,现有的聚类方法无法直接使用 ,故提出了一种新的基于Markov链模型的动态聚类方法 该方法首先对每一个时间序列建立一个描述其动态特征的Markov链...
对单变量时间序列的聚类 ,是一类有着广泛应用背景的特殊的聚类问题 由于该问题的特殊性 ,现有的聚类方法无法直接使用 ,故提出了一种新的基于Markov链模型的动态聚类方法 该方法首先对每一个时间序列建立一个描述其动态特征的Markov链模型 ,从而把对时间序列的聚类问题转化为对Markov链模型的聚类问题 然后通过定义各个Markov链之间的“距离” ,采用动态聚类算法完成对这些Markov链模型的聚类 使用该方法 ,分别对一批真实数据和仿真数据进行了聚类试验 。
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关键词
MARKOV链模型
动态聚类方法
网络数据挖掘
时间序列
语音识别
计算机
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题名
一种基于Markov链模型的动态聚类方法
被引量：
9
1
作者
邢永康
马少平
机构
清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2003年第2期130-135,共6页
基金
国家重点基础研究项目 (G19980 3 0 5 0 9)
自然科学基金项目 (60 2 2 3 0 0 4)
国家"八六三"高技术研究发展计划项目 (2 0 0 1AA114 0 82 )
文摘
对单变量时间序列的聚类 ,是一类有着广泛应用背景的特殊的聚类问题 由于该问题的特殊性 ,现有的聚类方法无法直接使用 ,故提出了一种新的基于Markov链模型的动态聚类方法 该方法首先对每一个时间序列建立一个描述其动态特征的Markov链模型 ,从而把对时间序列的聚类问题转化为对Markov链模型的聚类问题 然后通过定义各个Markov链之间的“距离” ,采用动态聚类算法完成对这些Markov链模型的聚类 使用该方法 ,分别对一批真实数据和仿真数据进行了聚类试验 。
关键词
MARKOV链模型
动态聚类方法
网络数据挖掘
时间序列
语音识别
计算机
Keywords
web mining
cluster analysis
Markov chain
分类号
TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于Markov链模型的动态聚类方法
邢永康
马少平
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2003
9
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