时间聚类分析（Temporal Clustering Analysis, TCA）是一种用于确定序列图像中所有点何时发生显著变化的技术。这种方法旨在识别图像序列中响应极大值或极小值的时间点，同时忽略了其他细节。
算法原理
时间聚类分析（TCA）的基本思想是，在无需了解实验范式的前提下，能够有效地找出实验响应极大值出现的时间和空间位置。这种技术对于从大量的数据中筛选出有价值的信息非常有效。TCA算法不仅易于实现，而且具有广泛的适用性，可以在多个图像处理和信号提取领域中迁移使用。
发展方向
随着时间聚类分析的发展，出现了多种变体，包括采用不同极值标准的方法，如以绝对值、最大值或最小值作为判断条件；引入权重机制的TCA方法，其中聚类过程会考虑到幅度的影响；以及迭代TCA方法，适用于处理包含多个峰值的空间-时间激活模式。
参考资料
聚类算法在时间序列分析中的应用.百度文库.2024-11-01
什么是聚类分析?.知了爱学.2024-11-01