布里斯托尔大学 发布 CSTS 数据集, 应用在 时间序列分析、聚类算法 领域

布里斯托尔大学 本次发布的数据集 CSTS, CSTS是一个针对多元时间序列数据中发现相关性结构的合成基准。它为研究人员提供了一个清晰的基准，通过区分相关性结构恶化和聚类算法及验证方法的局限性，使他们能够隔离和识别聚类失败的具体原因。CSTS包括两个独立的合成时间序列数据集，每个数据集包含30个主体，每个主体包含100个不同长度的片段，片段长度从15分钟到10小时不等。CSTS旨在帮助研究人员系统地评估聚类算法和验证方法，并在不同的数据条件下进行客观比较。

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