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基于数据挖掘技术的时间序列分类聚类应用研究

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时间序列数据集作为数据序列的一种典型的类型,在各行业广泛存在,其既具有数据序列数据量大、高维等特性,同时具有时间特性.目前,各领域的时间序列广泛存在,如股票数据、医疗数据、水量监测数据等.应用于静态数据序列的数据挖掘方法,在时间序列的分析中效果不理想.那么,如何从具有时间特性的序列中发现异常、提取有价值的信息,成为数据挖掘研究的主要方向之一,同时也是本文研究的主要内容.

王赫楠

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辽宁中医药大学 辽宁沈阳 110000

时间序列 数据挖掘 时间特性 高维

2022

10.16660/j.cnki.1674-098X.2203-5640-4647

科技创新导报
中国宇航出版社 中国合作创新国际科技服务中心

科技创新导报

影响因子：0.455
ISSN：1674-098X
年,卷(期)：2022.19(12)
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