TAILIEUCHUNG - Biểu diễn dữ liệu cho khai phá dữ liệu chuỗi thời gian: Phương pháp tiếp cận miền thời gian
Trong hầu hết khai phá dữ liệu chuỗi thời gian, cần yêu cầu nhiều hình thức khác nhau cho việc biểu diễn dữ liệu hoặc xử lý dữ liệu vì những đặc tính độc đáo của chuỗi thời gian, ví dụ như nhiều chiều (số lượng điểm dữ liệu), sự xuất hiện của nhiễu ngẫu nhiên và mối quan hệ phi tuyến tính của các phần tử dữ liệu. Do đó, bất kỳ phương pháp biểu diễn dữ liệu nào cũng đều nhằm mục đích giảm đáng kể dữ liệu đến một kích thước có thể quản lý, đồng thời vẫn giữ được các đặc tính quan trọng của dữ liệu ban đầu và sức mạnh với nhiễu ngẫu nhiên. Hơn nữa, việc lựa chọn phương pháp biểu diễn dữ liệu phù hợp có thể dẫn đến khai phá dữ liệu có ý nghĩa. Nhiều phương pháp biểu diễn cấp cao của dữ liệu theo chuỗi thời gian được dựa trên phương pháp tiếp cận miền thời gian. Các phương pháp này xử lý trực tiếp dữ liệu ban đầu trong miền thời gian và hiểu được bản chất của dữ liệu theo thời gian. Phương pháp này dựa trên một số ý tưởng chính của phương pháp xấp xỉ từng đoạn, biểu diễn dữ liệu bằng cách xác định các điểm quan trọng, và biểu diễn ký hiệu hóa đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau. | Biểu diễn dữ liệu cho khai phá dữ liệu chuỗi thời gian: Phương pháp tiếp cận miền thời gian Biểu diễn dữ liệu Thống kê Quốc tế và Hội nhập BIỂU DIỄN DỮ LIỆU KHAI PHÁ DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN: PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN MIỀN THỜI GIAN Seunghye J. Wilson, Phòng Thống kê, Đại học George Mason, Mỹ Tóm tắt: Trong hầu hết khai phá dữ liệu chuỗi thời gian, cần yêu cầu nhiều hình thức khác nhau cho việc biểu diễn dữ liệu hoặc xử lý dữ liệu vì những đặc tính độc đáo của chuỗi thời gian, ví dụ như nhiều chiều (số lượng điểm dữ liệu), sự xuất hiện của nhiễu ngẫu nhiên và mối quan hệ phi tuyến tính của các phần tử dữ liệu. Do đó, bất kỳ phương pháp biểu diễn dữ liệu nào cũng đều nhằm mục đích giảm đáng kể dữ liệu đến một kích thước có thể quản lý, đồng thời vẫn giữ được các đặc tính quan trọng của dữ liệu ban đầu và sức mạnh với nhiễu ngẫu nhiên. Hơn nữa, việc lựa chọn phương pháp biểu diễn dữ liệu phù hợp có thể dẫn đến khai phá dữ liệu có ý nghĩa. Nhiều phương pháp biểu diễn cấp cao của dữ liệu theo chuỗi thời gian được dựa trên phương pháp tiếp cận miền thời gian. Các phương pháp này xử lý trực tiếp dữ liệu ban đầu trong miền thời gian và hiểu được bản chất của dữ liệu theo thời gian. Phương pháp này dựa trên một số ý tưởng chính của phương pháp xấp xỉ từng đoạn, biểu diễn dữ liệu bằng cách xác định các điểm quan trọng, và biểu diễn ký hiệu hóa đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau. Từ khoá: Khai phá dữ liệu chuỗi thời gian, xử lý dữ liệu, giảm dữ liệu, biểu diễn dữ liệu cấp cao, phương pháp tiếp cận miền thời gian. 1. Giới thiệu thước có thể quản lý hoặc xấp xỉ dữ liệu bằng cách loại bỏ nhiễu ngẫu nhiên. Tuy nhiên, dữ Chuỗi thời gian là một dạng dữ liệu liệu bị giảm đi phải bảo toàn các tính năng quan trọng trong các lĩnh vực khác nhau của quan trọng của toàn bộ dữ liệu ban đầu. ngành công nghiệp và nghiên cứu. Trong những thập kỷ gần đây, việc khai phá dữ liệu Phương pháp tiếp cận miền thời gian theo chuỗi .
đang nạp các trang xem trước
