时间聚类分析

时间聚类分析，TCA算法的思想就是确定在一个序列图像上所有点是在什么时间出现变化（响应）极大值（极小值），而忽略其他细节

时间聚类分析TCA(temporal clustering analysis)

TCA算法简单，并且行之有效。在不需要知道实验范式的情况下，就可以找到实验响应的极大值出现的时间、空间情况，这对从海量数据中寻找有用信息是非常有效的。

TCA算法实现简单，可以迁移到众多图像处理提取信号的领域。

TCA的发展

不同的极值标准（绝对值，最大、最小）

权重TCA（聚类考虑幅值）

迭代TCA（多峰时空激活）

岩体稳定分类聚类分析法是指以岩体工程测试数据为基础，运用聚类分析原理对岩体稳定性进行分类的方法。这种分析法是中国林韵梅等入于1983年提出的 。

先对岩体工程的稳定性粗糙地分类，然后按最近距离原则对类别反复调整，直到评价分类是否合理的一种误差函数(分类函数)无法减小为止。

(1)在矿山选择具有代表性的巷道，测试某断面处的岩石点荷载强度、声波速度、位移稳定时间与平均节理间距4项分类判据。

(2)作出原始数据表格，并计算各工程测试数据间的距离，列出距离阵。

(3)确定分类数目的上一下限，如2类到4类，以便通过计算寻找最佳分类数目。

(4)用迭代法反复调整每个工程的属类，计算该类工程测试数据的均值，并检查前后两次求得的均值是否相同，如相同，则输出最终的分类结果 。

它与系统聚类法一样，按照待聚类工程的特征建立一个反映工程之间相互关系的矩阵，例如距离阵、相关系数阵、夹角余弦矩阵等。这种矩阵不一定是模糊矩阵，必须将其中的每一个元素都变换到[0、1]区间，才满足模糊关系。这种方法更适用于岩体稳定判据的分类。

岩体工程稳定聚类分析法与传统的分类法相比，其最大的优点是分类的合理性可以应用数学方法进行论证，从而使分类判据、分类数目和分类标准的确定最大限度地摆脱人为的主观性；如前述的分类四项判据的确定不是凭经验选取，而是从大量候选指标之中依据抽样总体相关分析、系统聚类分析与可靠性分析的结果优选的最佳判据；又如分类标准是在输入分类数目与分类判据的实测数据后依靠程序自动输出的优化标准；因而，抽样总体内的对象愈多，获得的结果愈符合客观实际 。2100433B