多元时间序列数据聚类：分量属性近邻传播算法

"基于分量属性近邻传播的多元时间序列数据聚类方法" 本文提出了一种创新的聚类方法，针对多元时间序列数据的分析挑战。传统的聚类技术往往难以处理这种复杂的数据类型，而该方法引入了动态时间弯曲（Dynamic Time Warping, DTW）算法来计算不同序列之间的总体距离，从而克服这一难题。DTW是一种广泛用于时间序列比较的非线性距离度量方法，它允许两个序列在时间轴上进行灵活的对齐，以便准确地捕捉到它们的相似性。 接着，文章介绍了近邻传播（Affinity Propagation, AP）聚类算法的应用。AP算法不是基于预先设定的簇数，而是让每个数据点都有可能成为“模范点”，通过信息交换来寻找最优的聚类结构。在此基础上，该方法分别对总体距离矩阵和分量近似距离矩阵进行聚类分析，这使得可以从两个不同的角度理解序列之间的关联。 在对总体距离矩阵进行聚类后，作者们进一步关注于各个分量属性，即时间序列中的各个维度。通过对这些重要分量属性序列之间的关联关系进行分析，他们能够更深入地理解数据的内在结构，并且提升聚类的质量。这样做不仅能够反映总体数据特征之间的关系，还能通过关键分量的聚类增强原始时间序列数据的聚类效果。 实验结果显示，该方法相较于传统聚类方法具有显著优势，尤其是在揭示数据间的复杂关联和提高聚类精度方面。因此，这种方法对于需要深入分析多元时间序列数据的领域，如金融数据分析、生物医学信号处理、气象预测等，具有重要的理论和实践价值。 关键词：多元时间序列、聚类分析、近邻传播、动态时间弯曲、分量属性 中图分类号：TP273，反映了该研究属于计算机科学技术的模式识别与机器智能领域。 文献标志码：A，表示该文具有较高的学术价值或应用价值。