时间序列分析
关注
分享
扫一扫
SCS199411
这个作者很懒，什么都没留下…
展开
-
时间序列的聚类方法
时间序列的聚类方法时间序列是按照时间排序的一组随机变量，它通常是在相等间隔的时间段内，依照给定的采样率，对某种潜在过程进行观测的结果。时间序列数据是实值型的序列数据，具有数据量大、数据维度高以及数据是不断更新的等特点。时间序列聚类方法的分类什么是聚类？聚类是一种无监督学习方法，聚类就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使类内差异最小，类间差异最大。传统的聚类方法针对...原创 2019-05-30 14:36:13 · 33065 阅读 · 1 评论 -
k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series解读
k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time SeriesJohn Paparrizos Luis Gravano Columbia UniversityACM SIGMOD 2015主要贡献提出一种新的对尺度和漂移具有不变性的距离度量提出一种新的计算聚类中心的方法提出一种通用性强的时间序列聚类算法——k-shape算法...原创 2019-06-03 21:30:16 · 4250 阅读 · 0 评论 -
Salient Subsequence Learning for Time Series Clustering论文笔记
Salient Subsequence Learning for Time Series ClusteringQin Zhang, Jia Wu, Member, IEEE, Peng Zhang, Guodong Long, Chengqi Zhang, Senior Member, IEEETPAMI 2018什么是shapelet？shapelet是时间序列的子序列，具有判别性，其在...原创 2019-06-03 21:36:05 · 2305 阅读 · 8 评论 -
Searching and Mining Trillions of Time Series ubsequences under Dynamic Time Warping论文笔记
Searching and Mining Trillions of Time Series ubsequences under Dynamic Time WarpingKDD 2012 best paper使用DTW在很长的时间序列中搜索与给定序列最相似的序列假定(Assumptions)时间序列的子序列必须被标准化DTW是最好的度量优化方法——UCR套件Lower Bound...原创 2019-06-03 21:39:48 · 414 阅读 · 0 评论 -
Exploiting Topic based Twitter Sentiment for Stock Prediction论文总结
Exploiting Topic based Twitter Sentiment for Stock Prediction基于主题模型的情感分析 用于股票预测Twitter, Facebook等社交网站每天产生大量含有公众意见的推文。人们的情绪包含在这些信息中，研究表明情绪会影响个体的行为和决策。人们对不同主题的情绪不同，这对于股票的预测是一个有用的信息。本文提出了一个非参数化的基于主题...原创 2019-07-02 18:10:23 · 499 阅读 · 0 评论