A comparison of clustering approaches for the study of the temporal coherence of multiple time series
A comparison of clustering approaches for the study of the temporal coherence of multiple time series
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用于研究多个时间序列的时间相干性的聚类方法的比较
DOI：
10.1007/s00477-014-0931-2
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发表时间：
2014
影响因子：
4.2
通讯作者：
Finazzi F
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Finazzi F
两种方法的聚类时间序列已被认为是。第一个是一种新的方法，基于经典的状态空间建模的修改，而第二个是基于功能聚类。对于后者，两个k-means和完全链接层次聚类算法被采用。这两种方法进行了比较，使用模拟研究，并适用于全球256个湖泊的湖泊表面水温的5年的数据，调查从每种方法获得的信息。
Two approaches for clustering of time series have been considered. The first is a novel approach based on a modification of classic state-space modelling while the second is based on functional clustering. For the latter, both k-means and complete-linkage hierarchical clustering algorithms are adopted. The two approaches are compared using a simulation study, and are applied to lake surface water temperature for 256 lakes globally for 5 years of data, to investigate information obtained from each approach.
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