|
该论文发表于2011年江苏省人工智能学术会议，主要研究周期性时间序列数据的聚类算法。作者针对传统聚类方法在处理周期性数据时的不足，提出改进的聚类算法，以提高聚类效果和效率。通过引入周期性特征提取和优化相似度计算方法，有效提升了对周期性数据的识别能力。该研究为时间序列数据分析提供了新的思路，具有一定的理论和应用价值。 文档为pdf格式，0.25MB，总共4页。
- 文件大小:
- 256 KB
- 下载次数:
- 60
- 周期性时间序列数据聚类算法的改进研究 - 2011年江苏省人工智能学术会议.pdf ...
-
高速下载
| 
