论文研究 一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法.pdf

提出了一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法。该算法首先对时间序列数据进行向量形式转换，计算出各个时间序列间的相似度并构建复杂网络，然后利用基于Normal矩阵的方法进行复杂网络社团划分，同一类的时间序列被划分到一个社团，即实现对时间序列数据的聚类。为了验证该方法的可行性和有效性，将其应用于股票时间序列数据聚类分析中，并在两个实际的数据集上与其他方法相比较，取得了较好的实验结果。