控制与决策

作者：陈梅,王钰

单位：兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州 730070,,兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州 730070,

关键词：时间序列;u-shapelet;聚类;关键点;子序列提取

基金：国家自然科学基金项目(62266029)；甘肃省高等教育产业支撑计划项目(2022CYZC-36)；甘肃省重点研发计划项目(24YFGA036).

针对大多数基于u-shapelet的时间序列聚类方法未能同时兼顾u-shapelet提取效率和质量的问题, 提出一种基于关键点引导的u-shapelet时间序列聚类算法UKey. 首先, 从时间序列数据集中随机采样一个时间序列子集, 采用所提出两步法识别采样时间序列中的关键点; 然后, 利用这些关键点提取子序列得到u-shapelet候选集, 这一策略不仅确保所提取的候选子序列包含关键波动区域, 还能有效减少候选子序列的数量; 接着, 引入Davies-Bouldin (DB)指数作为一种新的子序列质量评估方法, 旨在通过综合考虑类间分离度与类内紧凑性, 以确保所获取的u-shapelet集合具有较高的质量; 最后, 采用$ k $-Means算法对基于u-shapelet集合构建的距离矩阵进行聚类. 在10个不同数据集上的实验结果表明, UKey算法的性能优于14种对比算法, 具有较高的准确性和可解释性.

来源：2025年第10期

《控制与决策》期刊编辑部

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