一种基于时间序列的计算机数据挖掘聚类方法

摘要

本发明公开了一种基于时间序列的计算机数据挖掘聚类方法，该计算机数据挖掘聚类方法通过对输入样本集X、Y进行去噪、归一化处理，并对处理后的时间序列进行极值点求取，得到极值点序列Xˊ、Yˊ；再对Xˊ、Yˊ进行等长处理，等长处理后得到长度相等的分类序列X”、Y”；然后对处理后的序列X”、Y”进行类距离计算，将距离最大的两类进行合并，合并后类别数减少一个；接着对处理后的分类序列X”、Y”循环执行类距离计算并且合并距离最大的两类，直到聚类数等于预设的数据，即可聚类结束；最后输出聚类结果。该方法能够有效地处理数据量大、维度高的时间序列数据，方法简单易行，不依赖于具体序列，能高效地进行数据挖掘聚类，将海量数据有效压缩并保留其数据的主要特征。