基于LB-Hust距离的时间序列数据聚类

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时间序列数据分布广泛,长期以来,不同领域时间序列数据大量积累,对时间序列的数据挖掘逐渐得到关注。本文以公共的股票数据组成的时间序列数据作为研究对象,将时间序列数据的聚类作为研究目的,通过在股票数据上进行聚类,对时间序列趋势相似度的表征进一步分析和研究。本文针对时间序列数据基于趋势相似性的聚类,以原始LB_Hust距离作为时间序列相似度计算方法基础,对改原始距离计算方法进行正负分割,使其适用于时间序列趋势的相似度区分。在改进的相似度计算方法上,实现层次聚类算法,通过改进,对实现中的时间复杂度进行降低。最后,将时间序列数据聚类应用于股票数据,实现对不同股票进行基于趋势相似的聚类,通过股票的聚类分析控股公司运作上的相似性,对长期投资者提供参考。实验证明,改进的LB_Hust距离计算方式能够较好的度量时间序列的趋势相似性,扩展了原始LB_Hust距离计算方式的应用范围。
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