Många enheter genererar stora mängder data som följer någon form av sekventiellhet, t.ex. rörelsesensorer, e-pens, ögonspårare, etc. och ofta måste dessa data komprimeras för klassificering, lagring och/eller hämtningsuppgifter. Traditionella klusteralgoritmer kan användas för detta ändamål, men tyvärr klarar de inte den sekventiella informationen implicit inbäddad i sådana data. Således ser vi över den välkända K-means-algoritmen och tillhandahåller en allmän metod för att korrekt samla in sekventiellt distribuerade data. Vi presenterar Warped K-Means (WKM), en multi-purpose partitional klustering förfarande som minimerar summan av fyrkantsfel kriterium, samtidigt som en hård sekventiell begränsning i klassificeringssteget. Vi illustrerar WKM:s egenskaper i tre tillämpningar, varav en är segmentering och klassificering av mänsklig aktivitet. WKM överträffade fem toppmoderna klustertekniker för att förenkla databanorna och uppnå en igenkänningsnoggrannhet på nära 97 %, vilket är en förbättring på omkring 66 % jämfört med andra. Dessutom medförde en sådan förbättring en minskning av beräkningskostnaden med mer än en storleksordning.
Warped k-means REF antar en helt annan syn på segmenteringsproblemet.
Warped K-Means: An algorithm to cluster sequentially-distributed data
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}