%0 Journal Article
%T 辅助信息自动生成的时间序列距离度量学习
%A 邹朋成？
%A 王建东？
%A 杨国庆？
%A 张霞？
%A 王丽娜？
%J 软件学报
%P 2642-2655
%D 2013
%R 10.3724/SP.J.1001.2013.04464
%X 对于时间序列聚类任务而言,一个有效的距离度量至关重要.为了提高时间序列聚类的性能,考虑借助度量学习方法,从数据中学习一种适用于时序聚类的距离度量.然而,现有的度量学习未注意到时序的特性,且时间序列数据存在成对约束等辅助信息不易获取的问题.提出一种辅助信息自动生成的时间序列距离度量学习(distancemetriclearningbasedonsideinformationautogenerationfortimeseries,简称siadml)方法.该方法利用动态时间弯曲(dynamictimewarping,简称dtw)距离在捕捉时序特性上的优势,自动生成成对约束信息,使习得的度量尽可能地保持时序之间固有的近邻关系.在一系列时间序列标准数据集上的实验结果表明,采用该方法得到的度量能够有效改善时间序列聚类的性能.
%K 度量学习
%K 动态时间弯曲
%K 辅助信息自动生成
%K 时间序列聚类
%U http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=4464&flag=1