一种新的基于隐Markov模型的分层时间序列聚类算法

作者：段江娇; 薛永生; 林子雨; 汪卫; 施伯乐

来源：计算机研究与发展, 2006, 43(01): 61-67.

• 基于模型
• 聚类
• HMM
• 时间序列

针对传统的基于隐Markov模型(HMM)的聚类算法在时间序列聚类的不足,提出了一种新的基于HMM的分层时间序列聚类算法HBHCTS,旨在提高聚类质量,同时对聚类结果给出类的表示·HBHCTS算法应用HMM对时间序列进行建模,并按照“最相似”的原则得到序列所对应的初始模型集,进而对这些初始模型合并更新及迭代得到聚类结果·实验中主要研究了聚类正确率与序列长度及模型距离的关系,结果表明HBHCTS算法比传统的基于HMM的聚类算法准确性高·

• 单位
  厦门大学; 北京大学; 复旦大学