面向時間序列的魯棒性半監(jiān)督模糊C均值聚類

摘要： 針對時間序列模糊C均值聚類算法對噪聲數(shù)據(jù)敏感，及其未能將數(shù)據(jù)中少量已標(biāo)記數(shù)據(jù)所包含的監(jiān)督信息進行有效利用的問題，提出了一種改進的魯棒性半監(jiān)督模糊C均值聚類算法。該算法中先使用馬氏距離提出一種樣本不確定性分析方法，并加入到半監(jiān)督模糊C均值聚類建模中，以消除噪聲點的影響。并改進半監(jiān)督模糊C均值聚類的部分監(jiān)督機制來加大已標(biāo)記數(shù)據(jù)的監(jiān)督能力。采用能夠彈性度量時間序列相似性的時間扭曲編輯...