时间序列数据挖掘中的聚类研究综述

摘要：

鉴于时间序列数据的高维性和复杂性给数据挖掘带来的困扰以及聚类分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性,对目前该领域国内外相关时间序列数据聚类研究的状况进行综述.时间序列聚类总体上可分为整体时间序列聚类、子序列聚类和时间点聚类3种,分别从特征表示、相似性度量、聚类算法和簇原型等方面来研究,同时也结合了具体的应用分析.根据时间序列数据挖掘中聚类存在的主要问题,提出了部分未来值得关注和研究的内容和方向,以便更好地促进时间序列数据聚类分析的研究与发展.

关键词：聚类分析、数据挖掘、高维性、时间序列、时间序列聚类

所属期刊栏目：51

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金71771094

在线出版日期：2022-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：416-424