一种IOT智能服务平台数据的智能分析方法

本发明涉及数据聚类技术领域，具体涉及一种IOT智能服务平台数据的智能分析方法。首先，获取多维周期性数据，并基于时序分解算法将每个单维数据分解为趋势项、季节项和残差项。分析残差项得到每个采样时刻的异常程度值。考虑数据的趋势性和周期性，结合异常程度值，计算距离因子。进一步分析各单维数据之间的相关性，得到距离权重。结合距离因子和距离权重，计算各采样时刻之间的距离参数，该参数综合了数据的多种特性，如相关性、趋势性、周期性和异常情况。基于该参数构建初始连通图集，并修正承受系数，然后通过连通图动态分裂的聚类算法获取分裂连通图作为聚类结果。此聚类结果用于异常检测，可提高异常检测的可信度和准确度。