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Clustering Structure Analysis in Time-Series Data With Density-Based Clusterability Measure

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2019年第6期6卷 1332-1343页

作者： Juho Jokinen Tomi Raty Timo Lintonen VTT Technical Research Centre of Finland Vuorimiehentie 3 P.O.Box 100002044 EspooFinland

Clustering is used to gain an intuition of the struc tures in the data.Most of the current clustering algorithms pro duce a clustering structure even on data that do not possess such structure.In these cases,the algorithms force a structure in the data instead of discovering one.To avoid false structures in the relations of data,a novel clusterability assessment method called density-based clusterability measure is proposed in this paper.I measures the prominence of clustering structure in the data to evaluate whether a cluster analysis could produce a meaningfu insight to the relationships in the data.This is especially useful in time-series data since visualizing the structure in time-series data is hard.The performance of the clusterability measure is evalu ated against several synthetic data sets and time-series data sets which illustrate that the density-based clusterability measure can successfully indicate clustering structure of time-series data.

关键词： Clustering exploratory data analysis time-series unsupervised learning

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