本書不在沿用基于模型來進行聚類的研究思路,而是借用非常靈活的非參數方法。本書的研究目標是使用非參數方法來研究非線性時間序列的聚類問題,通過理解序列是如何被生成的,估計出生成時間序列的隨機過程之間的相似性來定義其距離度量。本對比研究了現有的非參數時間序列聚類方法,提出一類以時間序列平滑后的自回歸函數的差異作為度量的聚類方法,一類基于時間序列的核密度估計的聚類方法,KS1D度量和KS2D距離度量。 本書不在沿用基于模型來進行聚類的研究思路, 而是借用非常靈活的非參數方法。本書的研究目標是使用非參數方法來研究非線性時間序列的聚類問題, 通過理解序列是如何被生成的, 估計出生成時間序列的隨機過程之間的相似性來定義其距離度量。
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