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基于最大熵投票模型的时间序列无监督分割
k-mean聚类 高维时间序列 无监督分割
2009/11/26
通过高维时间序列分割可以创建高级符号表示。提出一种针对高维时间序列的无监督分割算法，用于解决高维数据符号化的预处理问题。该算法实现对高维数据的聚类，应用最大熵投票模型进行序列分割。实验结果表明，其平均查全率和查准率分别为0.86和0.88，且整体性能优于主成分分析算法和概率主成分分析算法。