基于DTW距离测度的Kmeans时间序列聚类算法 基于动态时间规整(DTW)的kmeans序列聚类算法,将DTW算法求得的距离取代欧式距离衡量不同长度的阵列或时间序列之间的相似性或距离,实现时间序列的聚类。算法为Matlab编写,注释清晰,逻辑详细,可以方便地替换数据。 初始聚类误差为2.361143e+03. 第1轮聚类误差为1.888321e+03. 第2轮
动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是一种用于计算两个时间序列之间相似度的方法,能够考虑时间序列在时间轴上的对齐和缩放。K均值聚类是一种常用的聚类算法,用于将数据集中的数据点划分为K个簇。结合DTW和K均值聚类可以得到一种时间序列聚类分析模型,可以更准确地刻画时间序列数据的相似性。 具体来说,基于DTW-K...
关键词:DTW 聚类分析;熵权法;时间序列预测;TOPSIS 法 一、概述 生产数据的异常检测和风险量化评价,以及风险预 测和生产系统安全性评价,是保证企业安全生产的重要 工具,具有深远的研究意义和现实价值。 本文根据风险性异常和非风险性异常数据的特 点,建立数学模型,给出判定非风险性异常数据和风险 性异常数据的方法。
一种基于dtw‑层次聚类分析的单导联宽大畸形主波识别定位方法,包括:a)预处理;b)基于dtw距离量度,对单导联主波进行层次聚类分析;c)确定宽大畸形主波具体位置。本发明基于dtw算法计算单导联各主波之间距离,利用层次聚类分析工具,确定了单导联宽大畸形主波位置,从而为医生的进一步诊断提供参考。该方法为无监督学习方法...
基于DTW距离测度的Kmeans时间序列聚类算法 基于动态时间规整(DTW)的kmeans序列聚类算法,将DTW算法求得的距离取代欧式距离衡量不同长度的阵列或时间序列之间的相似性或距离,实现时间序列的聚类。算法为Matlab编写,注释清晰,逻辑详细,可以方便地替换数据。 初始聚类误差为2.361143e+03. ...