【摘 要】
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时间序列数据维数高,导致在原始时间序列上执行数据挖掘任务效率很低.因此,在对时间序列执行不同的数据挖掘任务之前,需要对时间序列降维.本文基于乘积量化(Product Quantization)编码器设计编码以及解码,通过选择时间序列中的重要点来将时间序列投影到低维空间,该降维方法能对时序数据进行自适应,并能保留数据集上的相关信息,从而对信息进行泛化.最后,为验证本文所提数据降维方法的有效,在两种时间序列数据集上进行实验.实验结果表明:本文方法在对数据进行高度压缩的同时保留更多特征信息.
【机 构】
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铜陵学院数学与计算机学院,安徽铜陵 244061
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时间序列数据维数高,导致在原始时间序列上执行数据挖掘任务效率很低.因此,在对时间序列执行不同的数据挖掘任务之前,需要对时间序列降维.本文基于乘积量化(Product Quantization)编码器设计编码以及解码,通过选择时间序列中的重要点来将时间序列投影到低维空间,该降维方法能对时序数据进行自适应,并能保留数据集上的相关信息,从而对信息进行泛化.最后,为验证本文所提数据降维方法的有效,在两种时间序列数据集上进行实验.实验结果表明:本文方法在对数据进行高度压缩的同时保留更多特征信息.
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