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利用随机分割函数生成层次结构，提升时间序列分类效果

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内容提要

该研究提出了一种新的层次分割聚类方法，可增强多类时间序列数据集的分类性能。该方法适用于缺乏先验层次知识的数据集，并在46个数据集上进行了评估，结果显示在约一半和三分之一的数据集上显著提高了分类性能。该方法为增强多类时间序列数据集中的分类性能提供了一种有希望的策略。

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标签

先验层次知识 函数 分类性能 多类时间序列数据集 层次分割聚类 评估
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