Soft Subspace Based Ensemble Clustering for Multivariate Time Series Data

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作者
Guoliang He,Wenjun Jiang,Rong Peng,Ming Yin,Min Han
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:34 (10): 7761-7774 被引量:9
标识
DOI:10.1109/tnnls.2022.3146136
摘要

Recently, multivariate time series (MTS) clustering has gained lots of attention. However, state-of-the-art algorithms suffer from two major issues. First, few existing studies consider correlations and redundancies between variables of MTS data. Second, since different clusters usually exist in different intrinsic variables, how to efficiently enhance the performance by mining the intrinsic variables of a cluster is challenging work. To deal with these issues, we first propose a variable-weighted K-medoids clustering algorithm (VWKM) based on the importance of a variable for a cluster. In VWKM, the proposed variable weighting scheme could identify the important variables for a cluster, which can also provide knowledge and experience to related experts. Then, a Reverse nearest neighborhood-based density Peaks approach (RP) is proposed to handle the problem of initialization sensitivity of VWKM. Next, based on VWKM and the density peaks approach, an ensemble Clustering framework (SSEC) is advanced to further enhance the clustering performance. Experimental results on ten MTS datasets show that our method works well on MTS datasets and outperforms the state-of-the-art clustering ensemble approaches.
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