面向多通道時(shí)間序列的分層IB算法.pdf

1、時(shí)間序列也被稱為動(dòng)態(tài)序列，由一組隨時(shí)間變化記錄的觀測(cè)量組成。時(shí)間序列是一種復(fù)雜的數(shù)據(jù)對(duì)象，用來描述事物的變化過程。多通道時(shí)間序列是指同一個(gè)對(duì)象隨時(shí)間變化同時(shí)擁有多個(gè)通道并行地記錄的數(shù)據(jù)。作為一種特殊類型的時(shí)間序列，多通道時(shí)間序列包含了多種從不同渠道觀察得到的不同類型的集合，它可以存儲(chǔ)比單通道時(shí)間序列更為復(fù)雜的信息，因此被越來越多地應(yīng)用在不同的領(lǐng)域中。而隨著此類數(shù)據(jù)集越來越多的出現(xiàn)，如何有效地管理和分析大量的多通道時(shí)間序列成為了一個(gè)巨大的

2、挑戰(zhàn)。
　　在研究多通道時(shí)間序列中存在兩個(gè)亟待解決的關(guān)鍵問題。第一，多通道時(shí)間序列中的序列都非常長，而且存在于不同通道中，而從不同通道中提取到的特征往往又是自包含的并且有些類似，所以需要一種有效的特征提取方法，該方法能夠從中得到可以區(qū)分的特征，以便更好的預(yù)測(cè)多通道時(shí)間系列類標(biāo)簽。第二，多通道時(shí)間序列的每個(gè)通道里都包含了不同類型的信息，這個(gè)特殊的結(jié)構(gòu)使得如何有效的利用這些信息成為一個(gè)難題，在挖掘多通道時(shí)間序列的任務(wù)中，迫切的需要一個(gè)

3、能夠有效解決這個(gè)難題的方法。
　　針對(duì)以上問題，結(jié)合一種改進(jìn)的Bag-of-Patterns（BoP）特征提取方法，本文提出了一種無監(jiān)督的分層IB（hierarchical Information Bottleneck，簡(jiǎn)稱hIB）算法。該算法分為兩層，兩層間的信息能夠相互傳播，使得此算法能夠充分的利用多個(gè)不同通道中所包含的信息，得到較好的聚類結(jié)果。分層IB算法的第一層使用了自凝聚策略，以自底向上的方式把多個(gè)通道內(nèi)的信息進(jìn)行處理、

4、合并，得到一個(gè)層次的特征聚類樹，這種做法使得多通道時(shí)間序列里的所有信息能夠相互傳播、影響；分層IB算法的第二層算法將第一層得到的特征聚類樹作為輸入，對(duì)原有的多通道時(shí)間序列進(jìn)行劃分，得到最終的聚類結(jié)果。本文將分層IB算法與傳統(tǒng)聚類算法以及能夠處理多重信息的聚類算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，分層IB聚類準(zhǔn)確度均高于其他對(duì)比算法并且表現(xiàn)出一定的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果充分說明本算法可以有效地解決上述多通道時(shí)間序列挖掘中的兩個(gè)關(guān)鍵問題，對(duì)于處理多通