离散序列聚类随机算法

精度效率兼优

通过随机划分与加权图合并，实现对离散序列的高效、高精度聚类。

Mudi, Jiang · Hu, Lianyu · 韩鑫 · Yong, Zhou · He, Zengyou

Pattern Recognition 2024

技术优势

无需改造向量算法

直接针对离散序列设计聚类过程，绕过向量化带来的信息损失。

随机划分加速

通过快速生成随机划分而非精确优化，大幅降低计算负担。

加权图合并稳健

将多个随机划分转化为加权图，再通过图划分合并结果，综合多个视角提高鲁棒性。

应用场景

• 序列数据挖掘：对网站点击流、交易序列等离散序列直接聚类，无需特征工程。
• 机器人路径聚类：将机器人路径视为符号序列，发现常见运动模式。
• 生物序列分析：对DNA、蛋白质序列聚类，识别功能相似片段。
• 通信信号聚类：将通信信号符号化后聚类，辅助调制识别或异常检测。