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《基于主成分分析的單變量時(shí)間序列聚類方法》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、第20卷第6期2叭1年12月運(yùn)OPERATlONS籌與管理RESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEV01．20．No．6Dec．2011基于主成分分析的單變量時(shí)間序列聚類方法蘇木亞，郭崇慧(大連理工大學(xué)系統(tǒng)工程研究所．遼寧大連116024)摘要：針對時(shí)間序列數(shù)據(jù)的高維特性，在進(jìn)行理論分析的基礎(chǔ)上，利用主成分分析法提出了一種單變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)降維的新方法，進(jìn)而提出了基于主成分分析的單變量時(shí)間序列聚類方法。其主要思想是在線性空間中的同一組基下，用系數(shù)之間的相似性來刻畫對應(yīng)時(shí)間序列之間相似性，在理論分析過程中，首先對單變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)集進(jìn)行主成分分析。其次分析了單
2、變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)集、樣本協(xié)方差矩陣的特征向量與主成分之間的關(guān)系，并證明了由主成分構(gòu)成的向量組線性無關(guān)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證理論分析結(jié)果的正確性和所提算法的有效性，分別利用仿真數(shù)據(jù)和真實(shí)的股票數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)值實(shí)驗(yàn)。關(guān)鍵詞：多元統(tǒng)計(jì)分析；單變量時(shí)間序列；主成分分析；聚類分析中圖分類號：0212．4文章標(biāo)識碼：A文章編號：1007—322l(2011)06·0066-07UniVariateTimeSer．eSCIuster．ngMethOdBasedOnPr．ncipaICOmpOnentAnaIySlsSUMu—ya，GUOChong-hui(肌s脅“紀(jì)礦s弘拋冊E哂乃eer啦’，D
3、aZ如廳‰溉”渺0，死c^noJ[Dgy，Da艦凡116024，C^i冊)Abstract：Fortheh培hdimensionalityoftimeseries，basedontheoreticalanalysi8，anewmethodi8pmposedtoreducethedimensionofuniVariatetimeserie8Viaprincipalcomponentanalysi8，thu8uniVariatetimeseriesclus．teringmethodbasedonprincipalcomponentanalysisispresented．Them
4、ainideaisthat，similaritiesamongtheuniva“atetimeseriesarerenectedbysimilaritiesamongthecorrespondingcoe伍cientsunderthesamebasicvec·torsoflinearspace．Intheprocessoftheoreticalanalysis，wenrstIydotheprincipalcomponentanaly8isonuni—Variatetimese“esdata8etsandthen8nalyzetherelationshipamonguniva
5、riatetimeseries，eigenVectorsofsam—plecoVariancematrixandprincipalcomponent8．Moreo、，er，weproveth8ttheVecto娼composedofprincipaleom—ponentsarelinearindependent．Inordertofurtherverifythecorrectne8softheoreticalanalysi8resultsandtheperfb皿anceoftheproposedalgorithm，simulationdataandrealstockdata
6、areusedtodothenumericalexperi—mentsfinally．KeywOrds：uniVariatetimeseries；principalcomponentanaly8i8；chlsteranalysi8O引言時(shí)間序列數(shù)據(jù)是一種非常重要的高維數(shù)據(jù)類型。與靜態(tài)數(shù)據(jù)不同，時(shí)間序列數(shù)據(jù)的屬性值隨時(shí)間的變化而變化。對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘能夠?yàn)楸姸囝I(lǐng)域提供有價(jià)值的信息，時(shí)間序列聚類分析是時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘中的重要任務(wù)之一，廣泛應(yīng)用于工程、金融和商業(yè)等領(lǐng)域。文[1]將已有的時(shí)間序列聚類方法分為三大類：基于原始數(shù)據(jù)集的聚類、基于特征的聚類和基于模型的聚類?；?/p>
7、于原始數(shù)據(jù)集的聚類收稿日期：2010-05-18基金項(xiàng)目：國寥自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(10571018．70871015)；國家高技術(shù)研完發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2008AA042107)作者簡介：蘇木亞(1983-)．男。蒙古族．博士研究生．研究方向?yàn)榻虛?jù)挖掘與商務(wù)智能；郭崇慧(1973·)．男．博士．教授。博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橄到y(tǒng)優(yōu)化方法、數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)。第6期蘇木亞，等：基于主成分分析的單變量時(shí)間序列聚類方法67由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的高維特性，致使算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度很高，這限制了基于原始數(shù)據(jù)
