基于时序离群检测的新的分段方法

在对时序数据进行离群检测之前,一般先将原时序数据划分为若干个子序列,以便降低计算复杂度。现有的子序列划分方法一般是依据应用要求进行,而在某些情况下应用要求无法转换为有效的子序列划分方法。因此,提出从时序数据自身特点出发,得到突变系数和重要点,依据重要点和突变系数的新的划分方法,并以微软的股票数据进行测试。实验结果表明,分段方法不依赖于应用要求,具有简单、直观的特点,与相关算法相比,具有更高的检测精度。