| 基于滑动窗口及局部特征的时间序列符号化方法 |
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| 引用本文： | 谭宏强,牛 强. 基于滑动窗口及局部特征的时间序列符号化方法[J]. 计算机应用研究, 2013, 30(3): 796-798 |
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| 作者姓名： | 谭宏强 牛 强 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学 计算机科学与技术学院,江苏 徐州,221116 |
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| 基金项目： | 国家教育部博士点基金资助项目（20100095110003）; 中国矿业大学青年科技基金资助项目（2011QNB23） |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 时间序列 滑动窗口 局部特征 符号化 |
Symbolic representation algorithm for time series based on sliding window and local features |
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| TAN Hong-qiang,NIU Qiang. Symbolic representation algorithm for time series based on sliding window and local features[J]. Application Research of Computers, 2013, 30(3): 796-798 |
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| Authors: | TAN Hong-qiang NIU Qiang |
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| Affiliation: | School of Computer Science & Technology, China University of Mining & Technology, Xuzhou Jiangsu 221116, China |
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| Abstract: | 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. |
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| Keywords: | time series sliding window local features symbolization |
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