多变量时间序列聚类综述

摘要

多变量时间序列(Multivariate Time Series,MTS)具有多变量性和高冗余性,使用聚类分析从海量、高维的MT S数据中挖掘有趣模式具有重要意义.本文从基于实例、基于特征和基于模型的角度,对近年来MT S聚类方法的研究进行归类,为研究者了解最新的MT S聚类方法研究动态和发展趋势提供参考.