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发信人: guitar (新宠酱牛肉), 信区: DataMining
标 题: Re: 请问为什么用小波变换对时间序列的相似性搜索
发信站: 南京大学小百合站 (Tue Dec 10 23:51:33 2002)
Wavelets are used for dimensionality reduction in order to support efficient
similarity search. Since time series are usually pretty long indexing
techniques such as R-trees, which are used to support fast similarity search,
break down due to the notorious overlapping problem in high-dimensional
spaces. To alleviate this problem, we can use
wavelets to obtain a transform of the original time series, and then keep only
a few high level coefficients, which effectively reduce the dimensionality.
After that, we can index the reduced data (the coefficients) with traditional techniques.
【 在 xiaojing2002 的大作中提到: 】
: 其实,用小波变换对时间序列进行处理,在数据量方面与原始数据是等价的(即使小..
: 换可以除去噪声)。为什么不直接用欧氏距离公式进行判断?
: 而且好像国内对时间序列在数据挖掘方面的研究不是很多,基本都是统计系的再搞这..
: 的研究,请问是否听说比较有名的这方面的专家,谢谢回答
--
有时候 有时候
我会相信一切有尽头
相聚离开 都有时候
没有甚麽会永垂不朽
※ 来源:.南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 64.231.249.107]
※ 修改:.guitar 於 Dec 10 23:53:23 2002 修改本文.[FROM: 64.231.249.107]
※ 修改:.guitar 於 Dec 10 23:53:50 2002 修改本文.[FROM: 64.231.249.107]
※ 修改:.guitar 於 Dec 10 23:55:44 2002 修改本文.[FROM: 64.231.249.107]
※ 修改:.guitar 於 Dec 10 23:56:34 2002 修改本文.[FROM: 64.231.249.107]
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