Abstrakt. Klusterande streaming tidsserier är ett svårt problem. De flesta traditionella algoritmer är för ineffektiva för stora mängder data och avvikelser i dem. I detta dokument föreslår vi en ny klustermetod, som samlar Biclipped (CBC) stream data. Den innehåller tre fraser, nämligen, dimensionalitet minskning genom bitvis aggregat approximation (PAA), Bi-clipped process som klippte den verkliga värderade serien genom att bisecting värdefältet, och klustering. Genom relaterade experiment, finner vi att CBC får högre kvalitetslösningar på kortare tid jämfört med M-lippade metod som klippte den verkliga värdeserien genom medelvärdet av dem, och oklippta metoder. Denna situation är särskilt tydlig när streaming tidsserier innehåller outliers.
En ny klustermetod för tidsseriedataströmmar föreslogs av Li et al. i REF................................................................................................
Clustering Streaming Time Series Using CBC
{'venue': 'International Conference on Computational Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}