基于二元对偶聚类因子的多变量时间序列聚类方法、设备及介质

本发明涉及时间序列聚类技术领域，提供一种基于二元对偶聚类因子的多变量时间序列聚类方法、设备及介质，该方法包括：对待聚类MTS数据进行数据预处理；对数据预处理后的MTS数据进行数据增强，获得多个子序列；对子序列进行二元对偶聚类，基于聚类结果计算二元对偶聚类因子；基于二元对偶聚类因子获得距离矩阵，基于距离矩阵预测最佳聚类簇数；基于最佳聚类簇数结合距离矩阵输出最终的MTS数据聚类结果。本发明能够提升基于MTS数据多变量参数特征预测未知潜在类簇数的精度，并且提高对于复杂MTS数据的聚类准确性。