三支決策是不確定性問(wèn)題求解的重要理論。將三支決策應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中不確定問(wèn)題求解,是三支決策的重要研究方向之一。時(shí)間序列聚類是當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題,其主要的研究方向分為時(shí)間序列相似性距離計(jì)算和基于時(shí)序距離的聚類結(jié)果優(yōu)化,本文結(jié)合三支決策思想對(duì)時(shí)間序列聚類中的不確定性問(wèn)題進(jìn)行了不同層次的算法優(yōu)化,以達(dá)到提高時(shí)間序列聚類效果的目的。本文具體研究?jī)?nèi)容包括以下工作。第一,由于經(jīng)典DTW（Dynamic Time Warping）算法存在高能低效的問(wèn)題,影響了時(shí)間序列聚類的時(shí)間效率。本文引入三支決策,提出了一種基于分層遞進(jìn)三支決策的時(shí)序相似性算法。其主要思路是基于三支決策理論,建立DTW三支決策理論模型,基于誤識(shí)別率最優(yōu)化方法對(duì)模型中的決策閾值給出求解思路,并運(yùn)用一種啟發(fā)式的模擬退火算法對(duì)閾值進(jìn)行求解。最后經(jīng)過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析,驗(yàn)證了本節(jié)提出的算法相比于采用兩支決策的FTW（Fast Similarity Search under the Time Warping）算法更加有效,愈加證明了三支決策應(yīng)用于二支決策的拓展研究是普適有效的。第二,集成聚類是為解決單一型聚類的不足,而提出的一種新型聚... 

【文章來(lái)源】：南昌大學(xué)江西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

三支決策示意圖

第 2 章 相關(guān)技術(shù)介紹)2 2 1 1 2 2,n Y x y + x y + + x 個(gè) n 維的空間向量， ,i ix y 分別為向式，使得歐氏距離只能比較兩條長(zhǎng)大結(jié)果誤差，嚴(yán)重制約了歐氏距離的方法TW)[83]算法是一種具有很強(qiáng)的抗要思想是：給定一條時(shí)間序列P 1 2, ,...,n q q q ，長(zhǎng)度為 n。然后計(jì)矩陣。然后應(yīng)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法，續(xù)路徑。

圖 2.3 彎曲距離匹配效果圖計(jì)算 DTW 算法的時(shí)間復(fù)雜度，大的問(wèn)題是制約其使用的主要因3 會(huì)議上提出的一種時(shí)間彎曲下 under the Time Warping，簡(jiǎn)稱略和有效的剪枝方案，有效提高：時(shí)間序列和目標(biāo)時(shí)間序列，按計(jì)算粗粒度下的 DTW 距離。若似性不差，則執(zhí)行步驟 2；時(shí)間序列和目標(biāo)時(shí)間序列以一，兩條序列間的 DTW 距離，若似性不差，則執(zhí)行步驟 3；窗口為最小粒度，則直接計(jì)算兩束。否則執(zhí)行步驟 2。


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