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申请/专利权人：东海实验室
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118228070A
主分类号：G06F18/23
分类号：G06F18/23;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开了基于公共主成分映射的多元时间序列数据聚类方法，包括公共映射空间构建、元素重构和聚类；首先，计算各簇内多元时间序列数据的平均协方差矩阵，并采用奇异值分解进行降维，构建簇内公共映射空间；然后，根据各簇的公共映射轴重构多元时间序列数据，得到重构的多元时间序列数据，并根据重构误差分配多元时间序列数据至相应的簇；最后，根据多元时间序列数据集总体重构误差最小化原则优化公共映射空间。本发明具有较高的聚类精度及运行效率，对时间序列长度、多元时间序列数据维度和数目具有良好的扩展性，在大数据和数据挖掘、人工智能、数据库等领域可发挥重要作用。
主权项：1.基于公共主成分映射的多元时间序列数据聚类方法，其特征在于包括如下步骤：1公共映射空间构建；对多元时间序列数据进行协方差矩阵的计算和簇的划分，对各簇内的平均协方差矩阵做奇异值分解，得到各簇的特征值集合及其对应的特征向量，基于各簇的特征值计算平均协方差矩阵的主成分贡献率，在各簇累积贡献率达到阈值时，获取相应簇的特征值，将特征值对应的特征向量作为该簇的公共映射空间；2重构和聚类；将多元时间序列数据分别在各簇的公共映射空间上进行重构，基于重构前后的误差调整簇的划分，并返回步骤1重新进行公共映射空间构建，直至得到满足要求的聚类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东海实验室 基于公共主成分映射的多元时间序列数据聚类方法
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