Fuzzy Cluster-Aware Contrastive Clustering for Time Series

📄 arXiv: 2503.22211v1 📥 PDF

作者: Congyu Wang, Mingjing Du, Xiang Jiang, Yongquan Dong

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-28

💡 一句话要点

提出模糊聚类感知的对比聚类框架FCACC，用于提升时间序列的无监督聚类效果

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 时间序列聚类 对比学习 模糊聚类 无监督学习 数据增强

📋 核心要点

  1. 现有时间序列聚类方法难以有效进行表征学习和整合聚类目标，导致聚类效果不佳。
  2. FCACC框架通过模糊聚类动态生成聚类结构，指导对比学习，从而提升聚类准确性。
  3. 在40个基准数据集上的实验表明，FCACC显著优于现有方法，为时间序列无监督学习提供有效方案。

📝 摘要（中文）

物联网(IoT)驱动下，无标签时间序列数据迅速增长，为挖掘潜在模式带来巨大挑战。传统无监督聚类方法难以捕捉时间序列数据的复杂性。最近基于深度学习的聚类方法虽然有效，但在表征学习和聚类目标整合方面存在不足。为了解决这些问题，我们提出了一种模糊聚类感知的对比聚类框架(FCACC)，该框架联合优化表征学习和聚类。我们的方法引入了一种新颖的三视图数据增强策略，通过利用时间序列数据的各种特征来增强特征提取。此外，我们提出了一种聚类感知的难负样本生成机制，该机制利用聚类结构信息动态构建高质量的负样本，从而提高模型的判别能力。通过利用模糊聚类，FCACC动态生成聚类结构来指导对比学习过程，从而实现更准确的聚类。在40个基准数据集上的大量实验表明，FCACC优于所选的基线方法（总共八种），为无监督时间序列学习提供了一种有效的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有时间序列聚类方法，特别是基于深度学习的方法，在无监督场景下面临两个主要痛点：一是表征学习不足，无法充分提取时间序列的复杂特征；二是聚类目标与表征学习的整合不够紧密，导致学习到的表征不利于后续的聚类任务。

核心思路：论文的核心思路是利用对比学习框架，通过最大化相似样本之间的相似度，最小化不相似样本之间的相似度，来学习更好的时间序列表征。同时，引入模糊聚类来动态生成聚类结构，并利用该结构指导对比学习过程，从而使学习到的表征更符合聚类任务的需求。这样设计的目的是为了解决现有方法中表征学习与聚类目标脱节的问题。

技术框架：FCACC框架主要包含三个核心模块：1) 三视图数据增强模块，用于生成同一时间序列的不同视角；2) 对比学习模块，用于学习时间序列的表征；3) 模糊聚类模块，用于动态生成聚类结构，并指导对比学习过程。整体流程是：首先，对原始时间序列进行三视图数据增强，得到多个视角的数据；然后，利用对比学习模块学习这些数据的表征；接着，利用模糊聚类模块对表征进行聚类，并根据聚类结果生成难负样本；最后，利用这些难负样本更新对比学习模块，从而提高模型的判别能力。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 提出了三视图数据增强策略，能够更全面地提取时间序列的特征；2) 提出了聚类感知的难负样本生成机制，能够动态地生成高质量的负样本，从而提高模型的判别能力；3) 将模糊聚类引入对比学习框架，利用模糊聚类动态生成的聚类结构来指导对比学习过程，从而使学习到的表征更符合聚类任务的需求。与现有方法的本质区别在于，FCACC能够更有效地整合表征学习和聚类目标。

关键设计：三视图数据增强策略包括幅度缩放、时间扭曲和随机裁剪。对比学习模块使用InfoNCE损失函数。模糊聚类模块使用FCM算法。聚类感知的难负样本生成机制根据样本与聚类中心的距离来选择负样本，距离越近的样本被选为负样本的概率越高。损失函数由对比学习损失和聚类损失组成，通过加权系数进行平衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FCACC在40个基准数据集上进行了广泛的实验，实验结果表明，FCACC在聚类准确率（ACC）、归一化互信息（NMI）和调整兰德指数（ARI）等指标上均显著优于8种基线方法。例如，在某些数据集上，FCACC的ACC指标比最佳基线方法提高了5%以上，证明了FCACC的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于物联网、金融、医疗等领域的时间序列数据分析。例如，在物联网中，可以用于对传感器数据进行聚类，从而发现设备运行的异常模式；在金融领域，可以用于对股票价格进行聚类，从而发现相似的股票走势；在医疗领域，可以用于对生理信号进行聚类，从而辅助疾病诊断。该研究具有重要的实际价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

The rapid growth of unlabeled time series data, driven by the Internet of Things (IoT), poses significant challenges in uncovering underlying patterns. Traditional unsupervised clustering methods often fail to capture the complex nature of time series data. Recent deep learning-based clustering approaches, while effective, struggle with insufficient representation learning and the integration of clustering objectives. To address these issues, we propose a fuzzy cluster-aware contrastive clustering framework (FCACC) that jointly optimizes representation learning and clustering. Our approach introduces a novel three-view data augmentation strategy to enhance feature extraction by leveraging various characteristics of time series data. Additionally, we propose a cluster-aware hard negative sample generation mechanism that dynamically constructs high-quality negative samples using clustering structure information, thereby improving the model's discriminative ability. By leveraging fuzzy clustering, FCACC dynamically generates cluster structures to guide the contrastive learning process, resulting in more accurate clustering. Extensive experiments on 40 benchmark datasets show that FCACC outperforms the selected baseline methods (eight in total), providing an effective solution for unsupervised time series learning.