Рассматриваются многомерные временные ряды, в которых присутствуют паттерны. Кластеризация временных сечений многомерных временных рядов обеспечивает абстракцию их данных в виде последовательности кодирующих символов — меток кластеров. В этой последовательности символов паттерны многомерных временных рядов представляются как повторяющиеся эпизоды. Для их обнаружения используется алгоритм подсчета не перекрывающихся эпизодов с ограничением продолжительности. Демонстрируется обнаружение паттернов (жестов оператора), представленных в трехмерном управляющем сигнале дистанционного манипулятора. Ключевые слова: анализ временных рядов, паттерны, кластеризация на заданное число кластеров, модель смеси Гауссовых распределений, Алгоритм ожидания и максимизации правдоподобия, абстракция данных, повторяющиеся эпизоды, дистанционный манипулятор
