【摘 要】
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提出一种基于多项式回归分析的相似性度量和时间序列相似模式抽取的系统化方法,其基本思路是用一个分段多项式回归模型近似一个时间序列,把原始序列映射到多项式系数张成的特
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提出一种基于多项式回归分析的相似性度量和时间序列相似模式抽取的系统化方法,其基本思路是用一个分段多项式回归模型近似一个时间序列,把原始序列映射到多项式系数张成的特征空间,并推导出此特征空间的欧几里德距离作为相似性度量,从而自然地把原始序列分为一个不重叠的有序子序列集合,然后对这个子序列集合进行聚类,得到一组不重叠的模式.所提方法还定义了不等长度时间序列相似的概念.说明了一些著名的分段直线表示(PLR)法是所提方法的特例,并给出了理论分析和实验结果.
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