一種基于Normal矩陣的時間序列聚類方法

摘要：提出了一種基于Nomal矩陣的時間序列聚類方法。該算法首先對時間序列數據進行向量形式轉換，計算出各個時間序列間的相似度并構建復雜網絡，然后利用基于Nomal矩陣的方法進行復雜網絡社團劃分，同一類的時間序列被劃分到一個社團，即實現對時間序列數據的聚類。為了驗證該方法的可行性和有效性，將其應用于股票時間序列數據聚類分析中，并在兩個實際的數據集上與其他方法相比較，取得了較好的實驗結果。

關鍵詞：時間序列聚類；社團結構；復雜網絡；Nomal矩陣；相似度

中圖分類號：TP301.6 文獻標志碼：A 文章編號：1001－3695(2010)08－2926－03