时间序列的近似表示和相似度量是时间序列数据挖掘的重要任务之一,是进行相似匹配的关键。该文针对现有的各种基于分段线性表示(Piecewise Linear Representation,PLR)相似度量方法存在的序列长度依赖和多分辨率条件下的潜在识别误差等...时间序列的近似表示和相似度量是时间序列数据挖掘的重要任务之一,是进行相似匹配的关键。该文针对现有的各种基于分段线性表示(Piecewise Linear Representation,PLR)相似度量方法存在的序列长度依赖和多分辨率条件下的潜在识别误差等缺点,提出了一种序列分段线性弧度表示和基于弧度距离的相似度量方法,实现了序列的快速在线分割和相似度计算。该方法简洁直观,利用分段弧度对分段趋势进行细粒度划分来保留序列主要形态特征,有效地提高了度量结果的准确性和多分辨率条件下的稳定性。该方法具有序列分割算法独立性特点,可用于时间序列的相似查询、模式匹配、分类和聚类。展开更多
文摘时间序列的近似表示和相似度量是时间序列数据挖掘的重要任务之一,是进行相似匹配的关键。该文针对现有的各种基于分段线性表示(Piecewise Linear Representation,PLR)相似度量方法存在的序列长度依赖和多分辨率条件下的潜在识别误差等缺点,提出了一种序列分段线性弧度表示和基于弧度距离的相似度量方法,实现了序列的快速在线分割和相似度计算。该方法简洁直观,利用分段弧度对分段趋势进行细粒度划分来保留序列主要形态特征,有效地提高了度量结果的准确性和多分辨率条件下的稳定性。该方法具有序列分割算法独立性特点,可用于时间序列的相似查询、模式匹配、分类和聚类。
