在线分割时间序列数据

时间序列分割是时间序列数据挖掘研究的重要任务之一.它主要有两个应用:检测生成时间序列的系统何时发生变化;创建时间序列的高级数据表示,从而对时间序列进行索引、聚类和分类.在实时时间序列数据挖掘应用中,需要在线时间序列分割算法,以便实时发现和预测时态模式.在对时间序列分割问题进行形式化描述的基础上,提出了一种评估时间序列的分割结果以及分割算法性能的评价指标,并提出了一种在线分割时间序列数据的递推算法(on-line segmentation,简称OLS).OLS的一个显著特点是不依赖有关时间序列的先验知识.实验结果说明,OLS算法能够有效地在线检测出数据挖掘应用中感兴趣的关键变化点,而且"过拟合"程度低