一种有效的的时间序列维数约简方法  

An Efficient Dimensionality Reduction Technique for Times-Series Data Sets

作　　者：郑诚[1] 欧阳为民[2] 蔡庆生[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学计算机科学与技术系,安徽合肥230027 [2]安徽大学计算机系

出　　处：《小型微型计算机系统》2002年第11期1380-1383,共4页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家自然科学基金 (项目编号 6 9975 0 0 1)资助 ;安徽省高校自然科学基金资助

摘　　要：提出了一种用于相似性查询的时间序列维数约简的有效方法 .该方法采用快速小波变换将时间序列分解成不同频率的子带 ,用经过多分辨分解后得到的低频逼近信号重新表示原始序列 .这样将一个高维的时间序列映射到一个低维空间 .这种方法支持欧几理德距离标准和 L -平移欧几理德距离标准 .该算法的时间复杂性为 O(n) .In this paper , an efficient times-series dimensionality reduction technique for times-series similarity queries is proposed. By fast wavelet transform(FWT), a time series can be decomposed into different frequency sub-band. Low frequency approximation of a time-series at a suitable scale can represent the time-series. Thus the sequence is mapped into a low-dimensionality space. The technique supports Euclidean distance measure and L-shift Euclidean distance measure. Time complexity of this algorithm is O(n).

关 键 词：时间序列 维数 约简方法 数据挖掘 相似 小波变换 数据库 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]