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基于形状提取的多元时间序列聚类算法及其应用研究
一、引言
随着大数据时代的到来，多元时间序列数据的处理与分析显得尤为重要。在众多领域中，如金融分析、医疗健康、工业制造等，时间序列数据常常是决策和研究的基石。为了更有效地利用这些数据，研究人员需要使用聚类算法进行数据分类和模式识别。然而，传统的聚类算法在处理具有复杂形状和时间依赖性的多元时间序列时，往往存在一定局限性。因此，本文提出了一种基于形状提取的多元时间序列聚类算法，并对其应用进行了深入研究。
二、算法概述
本文提出的算法主要分为两个阶段：形状提取和聚类分析。
首先，在形状提取阶段，我们使用动态时间弯曲（DynamicTimeWarpi
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