I detta dokument föreslår vi en teknik för tidsseriekluster med hjälp av community detaction i komplexa nätverk. För det första presenterar vi en metod för att omvandla en uppsättning tidsserier till ett nätverk med olika avståndsfunktioner, där varje tidsserie representeras av en vertex och de mest liknande är anslutna. Sedan använder vi community detection algoritmer för att identifiera grupper av starkt anslutna hörn (kallas en gemenskap) och, följaktligen, identifiera tidsserie kluster. I det här dokumentet gör vi fortfarande en omfattande analys av inverkan av olika kombinationer av tidsseriers avståndsfunktioner, nätverksgenereringsmetoder och community detektionstekniker på klusterresultat. Experimentell studie visar att den föreslagna nätverksbaserade metoden ger bättre resultat än olika klassiska eller aktuella klustertekniker som övervägs. Statistiska tester bekräftar att den föreslagna metoden överträffar några klassiska kluster algoritmer, såsom k-medoider, Diana, median-länkning och centroid-länkning i olika datamängder. Intressant nog kan den föreslagna metoden på ett effektivt sätt upptäcka formmönster som presenteras i tidsserier på grund av den topologiska strukturen i det underliggande nätverk som konstruerats i klusterprocessen. Samtidigt misslyckas andra tekniker med att identifiera sådana mönster. Dessutom är den föreslagna metoden tillräckligt robust för att gruppera tidsserier med liknande mönster men med tidsförskjutningar och/eller amplitudvariationer. Sammanfattningsvis är huvudpunkten i den föreslagna metoden omvandlingen av tidsserier från tid-rymd-domän till topologisk domän. Därför hoppas vi att vårt tillvägagångssätt bidrar inte bara till tidsseriekluster, utan också till allmänna tidsserieanalysuppgifter.
Nätverket är en kraftfull mekanism för att karakterisera tidsseriedatamängden som har bevisats på tidsserieanalysen REF.
Time Series Clustering via Community Detection in Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}