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認(rèn)證信息
認(rèn)證類型:個(gè)人認(rèn)證
認(rèn)證主體:常**(實(shí)名認(rèn)證)
IP屬地:河北
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1、現(xiàn)如今提到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),相信大家都并不陌生,因?yàn)樗褲u漸融入在生活的方方面面。當(dāng)今社會(huì)的計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展給生活帶來(lái)的各種便利,同時(shí)伴隨著對(duì)數(shù)據(jù)的操作與研究的廣度和深度的加深,人們已經(jīng)不再只滿足對(duì)海量數(shù)據(jù)的表面性掌握,更希望獲得到更多更有價(jià)值的信息,而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是幫助人們解決這一問(wèn)題,即從海量數(shù)據(jù)中挖掘其背后的信息。 如今對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘的研究有很多的方面,其中相似性挖掘和模式挖掘是時(shí)下比較流行也是受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注
2、較多的研究。作為數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)基礎(chǔ)研究,相似性挖掘?qū)ρ芯繑?shù)據(jù)挖掘的各個(gè)方面有著重要的意義。而在相似性研究中面臨的一個(gè)重要問(wèn)題就是如何解決對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的壓縮與表示,在這方面人們也早已進(jìn)行了系統(tǒng)而深入的研究,同時(shí)也提出了多種時(shí)間序列的表示方法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)量進(jìn)行處理。本文以股票時(shí)間序列數(shù)據(jù)為對(duì)象,在對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)線性化的章節(jié)提出基于特征點(diǎn)與臨界分段斜率比較的方法更好對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性劃分,該方法從原始序列中提取特征點(diǎn),以特征點(diǎn)來(lái)作為分段的界線,并通
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