chapter13:数据挖掘的发展趋势和研究前沿
挖掘的复杂数据类型:
时间序列的相似性搜索、时间序列的回归和趋势分析
对于相似性搜索,通常需要先对时间序列进行数据或维度归约和变换。典型的归约技术有:1)离散傅里叶变换 2)离散小波变换 3)基于主成份分析的奇异值分解
序列分为三类:1)基于特征的分类 把序列转换成特征向量,然后使用传统的分类方法; 2)基于序列距离的分类 用序列间相似性距离函数来决定分类质量; 3)基于模型的分类 使用隐马可夫模型(HMM)或其他统计学模型来对序列分类
挖掘的复杂数据类型:
时间序列的相似性搜索、时间序列的回归和趋势分析
对于相似性搜索,通常需要先对时间序列进行数据或维度归约和变换。典型的归约技术有:1)离散傅里叶变换 2)离散小波变换 3)基于主成份分析的奇异值分解
序列分为三类:1)基于特征的分类 把序列转换成特征向量,然后使用传统的分类方法; 2)基于序列距离的分类 用序列间相似性距离函数来决定分类质量; 3)基于模型的分类 使用隐马可夫模型(HMM)或其他统计学模型来对序列分类
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