nTreeClus: A tree-based sequence encoder for clustering categorical series

聚类分析 范畴变量 计算机科学 系列(地层学) 序列(生物学) 树(集合论) 人工智能 模式识别(心理学) 数据挖掘 编码器 数学 机器学习 组合数学 古生物学 遗传学 生物 操作系统
作者
Hadi Jahanshahi,Mustafa Gökçe Baydoğan
出处
期刊:Neurocomputing [Elsevier BV]
卷期号:494: 224-241 被引量:9
标识
DOI:10.1016/j.neucom.2022.04.076
摘要

The overwhelming presence of categorical/sequential data in diverse domains emphasizes the importance of sequence mining. The challenging nature of sequences proves the need for continuing research to find a more accurate and faster approach providing a better understanding of their (dis) similarities. This paper proposes a new Model-based approach for clustering sequence data, namely nTreeClus. The proposed method deploys Tree-based Learners, k-mers, and autoregressive models for categorical time series, culminating with a novel numerical representation of the categorical sequences. Adopting this new representation, we cluster sequences, considering the inherent patterns in categorical time series. Accordingly, the model showed robustness to its parameter. Under different simulated scenarios, nTreeClus improved the baseline methods for various internal and external cluster validation metrics for up to 10.7% and 2.7%, respectively. The empirical evaluation using synthetic and real datasets, protein sequences, and categorical time series showed that nTreeClus is competitive or superior to most state-of-the-art algorithms.
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