时间序列数据降维和特征表示方法

摘要：

数据降维和特征表示是解决时间序列维灾问题的关键技术和重要方法，它们在时间序列数据挖掘中起基础性作用。鉴于此，提出一种新的时间序列数据降维和特征表示方法，利用正交多项式回归模型对时间序列实现特征提取，结合特征序列长度对时间序列的拟合分析结果，运用奇异值分解方法对特征序列进一步降维处理，进而得到保存大部分信息且维数更低的特征序列。数值实验结果表明，新方法可以在维度较低的特征空间下取得较好的数据挖掘聚类和分类效果。

关键词：时间序列、数据降维、特征表示、数据挖掘

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：中央高校基本科研业务费项目12SKGC-QG03；福建省社会科学规划项目2013C018

在线出版日期：2013-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1718-1722