时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究_李海林

资 源 简 介

时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究_李海林

详 情 说 明

时间序列数据挖掘是一个重要的研究领域，其中特征表示与相似性度量是两个关键环节。特征表示方法旨在将原始时间序列转换为更紧凑或更具代表性的形式，便于后续挖掘任务。常见的方法包括统计特征、频域特征、符号化表示等。统计特征通过均值、方差等指标刻画序列特性；频域特征利用傅里叶变换等方法提取周期性信息；符号化表示则将数值序列转换为符号序列以提高效率。

相似性度量用于评估不同时间序列之间的相似程度，这对聚类、分类等任务至关重要。欧氏距离是简单直接的度量方法，但对噪声敏感；动态时间规整能处理时间轴上的形变；基于形状的方法则关注序列的整体形态相似性。每种方法都有其适用场景和优缺点，需要根据具体应用需求选择。

近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的特征表示学习方法展现出强大潜力，能够自动学习适合特定任务的深度特征。这为时间序列数据挖掘提供了新的技术途径。