利用词袋表示与聚类发现建筑数据中的不同模式
人工智能
2016-03-04 v1
摘要
由于节能建筑中记录了大量数据，理解建筑运行已成为一项具有挑战性的任务。如今专家仍使用可视化工具分析数据。为使该任务可行，本文提出一种自动检测建筑中不同模式的方法。使用 K 均值聚类自动识别冷机的运行(ON)周期。下一步，利用符号聚合近似(Symbolic Aggregate Approximation, SAX)方法将 ON 周期转换为符号表示。然后将 SAX 符号转换为词袋表示以进行层次聚类。此外，所提技术应用于吸附式冷机的实际数据。另外，还讨论并比较了所提方法与动态时间规整(dynamic time warping, DTW)方法的结果。
引用
@article{arxiv.1602.01398,
title = {Finding the different patterns in buildings data using bag of words representation with clustering},
author = {Usman Habib and Gerhard Zucker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.01398},
year = {2016}
}