【摘 要】
:
作为一类重要的复杂类型数据,时间序列已成为数据挖掘领域的热点研究对象之一.针对时间序列的挖掘通常首先需要将时间序列分段并转变为种类有限的符号序列,以利于进一步进行
【机 构】
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中山大学计算机科学系,清华大学自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金(60374059);广东省自然科学基金(04300462)
论文部分内容阅读
作为一类重要的复杂类型数据,时间序列已成为数据挖掘领域的热点研究对象之一.针对时间序列的挖掘通常首先需要将时间序列分段并转变为种类有限的符号序列,以利于进一步进行时间序列模式挖掘.针对当前的时间序列分段方法复杂度较大,效率不高等问题,本文提出了一种简单高效的基于拐点检测的时间序列分段方法,并且采用动态时间弯曲度量计算不等长子序列的相异度,最后运用层次化聚类算法实现子序列的分类及符号化.实验表明,本文所提出的方法切实可行,实验结果具有较为明显的物理意义.
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