基于DTW距离度量的层次聚类算法

被引：55

作者：

陶洋 ^{[1
,2
]}

邓行 ^{[1
]}

杨飞跃 ^{[2
]}

潘蕾娜 ^{[2
]}

机构：

[1] 重庆邮电大学计算机科学与技术学院

[2] 重庆邮电大学通信与信息工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2019年 / 40卷 / 01期

关键词：

时间序列; 距离矩阵; 相似性度量; DTW距离; 层次聚类;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2019.01.019

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

摘要：

针对传统聚类算法直接应用于分段时间序列聚类效果不佳,提出一种基于DTW距离度量的层次聚类算法。在计算距离矩阵时,运用DTW计算分段之间的距离取代传统的欧氏距离度量方式,提高相似性度量算法精度;在更新距离矩阵的方式上,对计算得到的距离矩阵根据距离值进行排序,保存到结构体数组中,层次聚类合并簇时直接通过数组顺序进行合并,提高算法性能,减小算法的时间复杂度。整个算法的目的是实现较好聚类效果的同时降低算法的计算量,以便处理大规模时间序列数据。通过Matlab仿真分析验证了该改进模型的有效性。

引用

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