作者投稿和查稿 主编审稿 专家审稿 编委审稿 远程编辑

›› 2005, Vol. 31 ›› Issue (14): 165-167.

• 论文 • 上一篇    下一篇

基于时间序列与多部图的演化聚类动态分析

范智华,黄大科,李涓子,王克宏   

  1. 清华大学计算机科学与技术系,清华大学计算机科学与技术系,清华大学计算机科学与技术系,清华大学计算机科学与技术系 北京 100084
  • 发布日期:2005-07-25

Morphing Cluster Dynamics Analysis Based on Time Series and Multipartite Graph

FAN Zhihua, HUANG Dake, LI Juanzi, WANG Kehong   

  1. (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084)
  • Published:2005-07-25

摘要: 提出演化聚类动态分析法,使用图论理论,将时间序列数据集通过聚类分析表示为一个多部图。该图实现了对时间序列之间的群体级和个体级动态交互行为的捕捉和建模,不但能够追踪各个时间序列的来龙去脉,而且能对捕获的交互行为加以利用。

关键词: 聚类分析, 时间序列, 多部图, 交互行为

Abstract: A new time series analysis algorithm named morphing cluster dynamics analysis is put forward. It reduces the time series set into amultipartite graph called system morphing graph. With this graph, the time series interactions on both levels are modeled and represented.

中图分类号: