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论文研究基于模型的不等间隔时间序列聚类算法研究.pdf

上传者: 2020-01-08 09:44:04上传 PDF文件 529.91KB 热度 29次
ROUSTIDA算法具有较好的数据填补能力,但依然会出现一些不完备信息。利用了可扩充辨识所反映的对象间的属性差异信息,对遗失属性进行填充,从而使改进后的ROUSTIDA算法的填充能力得到了很大的改善,同时还具备了初步排除噪声数据的能力,在性能上也有了很大的提高,实验表明改进的算法具有很好的实用价值。
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