Abstrakt. Vi presenterar en ny när som helst version av partitionsal klusteralgoritm, såsom k-Means och EM, för tidsserier. Algoritmen fungerar genom att utnyttja den multi-upplösning egenskapen hos wavelets. dilemmat att välja de ursprungliga centren mildras genom att initiera centren på varje approximationsnivå, med hjälp av de slutliga centren som returneras av de grövre representationerna. Förutom att kasta klusteralgoritmer som när som helst algoritmer, har detta tillvägagångssätt två andra mycket önskvärda egenskaper. Genom att arbeta i lägre dimensioner kan vi effektivt undvika lokala minima. Därför är kvaliteten på klungan oftast bättre än batch algoritmen. Dessutom, även om algoritmen körs till slutförande, vår strategi är mycket snabbare än dess batch motsvarighet. Vi förklarar, och empiriskt demonstrerar dessa överraskande och önskvärda egenskaper med omfattande experiment på flera offentligt tillgängliga verkliga datamängder. Vi visar vidare att vårt tillvägagångssätt kan generaliseras till en ram av mycket bredare spektrum av algoritmer eller data mining problem.
En när som helst iterativ inkrementell klusterversion av partital kluster algoritmer införs i REF.
Iterative Incremental Clustering of Time Series
{'venue': 'ICEIS (2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}