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用于聚类引用轨迹的多个 k-means 聚类集成框架
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于模型的时间序列聚类方法，通过拟合全局预测模型并以预测准确性为主要元素构建聚类分区。该方法可用于选择聚类数量，并可与任何类回归模型结合使用。模拟研究表明，该方法优于其他替代技术，应用于标准基准数据集的聚类中也产生了良好的结果。
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关键要点
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提出了一种基于模型的时间序列聚类方法。
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通过拟合 K 个全局预测模型来考虑每个聚类所属的系列。
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聚类分区的构建主要基于预测准确性。
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该方法提供了一种有效的机制来选择聚类数量。
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可以与任何类回归模型结合使用。
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模拟研究表明该方法优于其他替代技术。
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在标准基准数据集的聚类中产生了良好的结果。
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