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《時間序列之動態(tài)時間規(guī)整.pptx》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、姓名：羅云生學(xué)號：1405024時間序列數(shù)據(jù)挖掘Contents時間序列數(shù)據(jù)挖掘綜述1動態(tài)時間規(guī)整的基本原理2時間序列符號化方法3CAUC時間序列數(shù)據(jù)挖掘綜述時間序列指將某種現(xiàn)象某一個統(tǒng)計指標(biāo)在不同時間上的各個數(shù)值，按時間先后順序排列而形成的序列時間序列數(shù)據(jù)挖掘在對時間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的過程中,必須考慮數(shù)據(jù)集之中數(shù)據(jù)間存在的時間關(guān)系,這類數(shù)據(jù)挖掘稱為時間序列數(shù)據(jù)挖掘(timeseriesdatamining,TSDM)CAUC時間序列數(shù)據(jù)挖掘的主要研究內(nèi)容時間序列數(shù)據(jù)變換時間序列數(shù)據(jù)庫相似搜索時間序列聚類、分類分析時間序列
2、可視化時間序列分割和模式發(fā)現(xiàn)時間序列預(yù)測CAUC時間序列數(shù)據(jù)變換時間序列數(shù)據(jù)變換就是將原始時間序列映射到某個特征空間中,并用它在這個特征空間中的映像來描述原始的時間序列。這樣可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)壓縮,減少計算代價。目前已有的時間序列數(shù)據(jù)表示主要有離散傅里葉變換(DFT)奇異值分解(SVD)離散小波變換(DWT)動態(tài)時間規(guī)整(DTW)分段合計近似(PAA)分段線性表示(PLR)分段多項式表示(PPR)CAUC動態(tài)時間規(guī)整(DTW)例1.序列A：1,1,1,10,2,3序列B：1,1,1,2,10,3例2.CAUC時間序列Q=q1,q
3、2,…,qn；C=c1,c2,…,cm定義距離-相異矩陣其中：為歐幾里的距離當(dāng)對象q和c越相似或越接近,其值越接近0;兩個對象越不相同,其值越大CAUC動態(tài)時間規(guī)整(DTW)定義彎曲路徑彎曲路徑滿足以下條件:1)有界性:即max(m,n)≤K≤m+n-1;2)邊界條件:w1=D_matrix(q1,c1)與wK=D_matrix(qn,cm),即彎曲路徑的起止元素為距離矩陣的斜對角線上的兩端元素。3)連續(xù)性:給定wk=D_matrix(qa,cb)、wk-1=D_matrix(qa′,cb′),必須a-a′≤1&b-b′≤
4、1,即彎曲路徑中的元素是相互連續(xù)的。4)單調(diào)性:對wk=D_matrix(qa,cb)、wk-1=D_matrix(qa′,cb′),必須a-a′≥0&b-b′≥0,也就是說路徑w通過點(i,j)同時必須至少通過點(i-1,j),(i-1,j-1)或(i,j-1)中的一個,強(qiáng)制保證彎曲路在時間軸上是單調(diào)的。CAUC動態(tài)時間規(guī)整(DTW)序列Q和C的彎曲路徑映射如圖（1）圖（1）圖（2）CAUC動態(tài)時間規(guī)整(DTW)CAUC動態(tài)時間規(guī)整(DTW)相似搜索的判據(jù),如下式:其中：K的作用是對不同的長度的規(guī)整路徑做補(bǔ)償。CAUC動
5、態(tài)時間規(guī)整(DTW)思考：怎樣得到最小的路徑？--窮舉搜索法？--動態(tài)規(guī)劃？動態(tài)規(guī)劃算法設(shè)有點(i,j)在最佳路徑上,那么從點(1,1)到(i,j)的子路徑也是局部最優(yōu)解,也就是說從點(1,1)到點(m,n)的最佳路徑可以由時間起始點(1,1)到終點(m,n)之間的局部最優(yōu)解通過遞歸搜索獲得。即:最終時間序列彎曲路徑最小累加值為Sm,n。從Sm,n起沿彎曲路徑按最小累加值倒退直到起始點S1,1即可找到整個彎曲路徑。CAUC動態(tài)時間規(guī)整(DTW)基本思想：首先利用線性化分段方法將時間序列轉(zhuǎn)換為一離散的線性分段序列，然后根據(jù)其
6、變化形態(tài)利用形態(tài)相似性度量和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊聚類算法對各線性分段進(jìn)行聚類分析并為每個類分配一個類標(biāo)識符再以類標(biāo)識符代表所有屬于該類的線性分段,得到由各類標(biāo)識符所構(gòu)成的符號序列.CAUC時間序列符號化方法ThankYou!
