共 4 条
基于波动特征的时间序列数据挖掘
被引：9
作者：
武红江
赵军平
彭勤科
黄永宣
机构：
[1] 不详
[2] 西安交通大学电信学院
[3] 不详
来源：
关键词：
数据挖掘;
相似度搜索;
动态时间弯曲距离;
特征抽取;
聚类;
D O I：
10.13195/j.cd.2007.02.42.wuhj.008
中图分类号：
TP311.13 [];
学科分类号：
1201 ;
摘要：
针对相似度搜索是时间序列数据挖掘的基础,构造鲁棒的动态时间弯曲距离是相似性研究的关键,考虑时间序列特征点的重要意义,引入一种时间序列波动点的抽取方法,采用二叉特征树结构对原序列进行再表达.该方法既提取了序列整体趋势信息,又有效约减了数据维数.对多个数据集的层次聚类实验表明,在保证较高准确率情况下,该方法显著提高了DTW的计算效率.
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