计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2013年
3期
796-798
,共3页
时间序列%滑动窗口%局部特征%符号化
時間序列%滑動窗口%跼部特徵%符號化
시간서렬%활동창구%국부특정%부호화
time series%sliding window%local features%symbolization
针对时间序列的数据挖掘将时间序列数据转换为离散的符号序列, 提出了一种基于滑动窗口及局部特征的时间序列符号化方法。该方法采用了滑动窗口的方法将时间序列分割, 每个分段采用多个斜率表示, 最后采用K-均值聚类算法对斜率表示的分段进行聚类, 实现时间序列的符号化。实验证明了该方法的有效性与准确性。
針對時間序列的數據挖掘將時間序列數據轉換為離散的符號序列, 提齣瞭一種基于滑動窗口及跼部特徵的時間序列符號化方法。該方法採用瞭滑動窗口的方法將時間序列分割, 每箇分段採用多箇斜率錶示, 最後採用K-均值聚類算法對斜率錶示的分段進行聚類, 實現時間序列的符號化。實驗證明瞭該方法的有效性與準確性。
침대시간서렬적수거알굴장시간서렬수거전환위리산적부호서렬, 제출료일충기우활동창구급국부특정적시간서렬부호화방법。해방법채용료활동창구적방법장시간서렬분할, 매개분단채용다개사솔표시, 최후채용K-균치취류산법대사솔표시적분단진행취류, 실현시간서렬적부호화。실험증명료해방법적유효성여준학성。
This paper put forward a symbolic method for time series which based on the sliding window and the local features. Firstly, this method divided time series according to the sliding window method, and used multiple slopes to show the each subsection of time series. Then it used K-means clustering algorithm to clustering the slope representation of subsection, and realized the symbolization of time series. Experiments show that the method is effective and accurate.