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基于最大熵投票模型的时间序列无监督分割
1
作者
孙焘
冯林
+1 位作者
郑虎
高成锴
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第22期26-28,共3页
通过高维时间序列分割可以创建高级符号表示。提出一种针对高维时间序列的无监督分割算法,用于解决高维数据符号化的预处理问题。该算法实现对高维数据的聚类,应用最大熵投票模型进行序列分割。实验结果表明,其平均查全率和查准率分别为...
通过高维时间序列分割可以创建高级符号表示。提出一种针对高维时间序列的无监督分割算法,用于解决高维数据符号化的预处理问题。该算法实现对高维数据的聚类,应用最大熵投票模型进行序列分割。实验结果表明,其平均查全率和查准率分别为0.86和0.88,且整体性能优于主成分分析算法和概率主成分分析算法。
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关键词
最大熵投票模型
k-mean聚类
高维时间序列
无监督分割
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职称材料
题名
基于最大熵投票模型的时间序列无监督分割
1
作者
孙焘
冯林
郑虎
高成锴
机构
大连理工大学创新实验学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第22期26-28,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60773213)
辽宁省自然科学基金资助项目(20071092)
文摘
通过高维时间序列分割可以创建高级符号表示。提出一种针对高维时间序列的无监督分割算法,用于解决高维数据符号化的预处理问题。该算法实现对高维数据的聚类,应用最大熵投票模型进行序列分割。实验结果表明,其平均查全率和查准率分别为0.86和0.88,且整体性能优于主成分分析算法和概率主成分分析算法。
关键词
最大熵投票模型
k-mean聚类
高维时间序列
无监督分割
Keywords
max entropy voting model
k-mean clustering
high-dimension time series
unsupervised segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最大熵投票模型的时间序列无监督分割
孙焘
冯林
郑虎
高成锴
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009
0
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