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A Novel Approximation to Dynamic Time Warping allows Anytime Clustering of Massive Time Series Datasets

机译：动态时间扭曲的新近似允许大规模时间序列数据集的任何时间聚类

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作者
Qiang Zhu; Gustavo Batista; Thanawin Rakthanmanon; Eamonn Keogh;
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年度 2012
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机译：旅客服务率的时空变化及其对列车停留时间的影响：使用动态时间规整的时间序列聚类方法
2. Similarity measure based on piecewise linear approximation and derivative dynamic time warping for time series mining [J] . Hailin Li, Chonghui Guo, Wangren Qiu Expert Systems with Application . 2011,第12期

机译：基于分段线性逼近和导数动态时间规整的时间序列挖掘相似度度量
3. Multivariate Time Series Data Clustering Method Based on Dynamic Time Warping and Affinity Propagation [J] . Xiaoji Wan, Hailin Li, Liping Zhang, Wireless communications & mobile computing . 2021,第a期

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4. A Novel Approximation to Dynamic Time Warping allows Anytime Clustering of Massive Time Series Datasets [C] . Qiang Zhu, Gustavo Batista, Thanawin Rakthanmanon, SIAM International Conference on Data Mining . 2012

机译：动态时间翘曲的新颖近似允许随时群集大规模时间序列数据集
5. Improving efficiency and effectiveness of dynamic time warping in large time series databases. [D] . Ratanamahatana, Chotirat. 2005

机译：提高大型时间序列数据库中动态时间规整的效率和有效性。
6. Incremental fuzzy C medoids clustering of time series data using dynamic time warping distance [O] . Yongli Liu, Jingli Chen, Shuai Wu, 2012

机译：使用动态时间规整距离的时间序列数据增量模糊C medoids聚类
7. Scaling up Dynamic Time Warping to Massive Datasets [O] . Eamonn J. Keogh, Michael J. Pazzani 1999

机译：将动态时间扭曲扩展到大规模数据集

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