El problema de la segmentación de series temporales

1. La segmentación de secuencias sirve para un mejor procesamiento de las secuencias. Las secuencias demasiado largas traen muchos inconvenientes al realizar el procesamiento correspondiente, como extraer información clave (tendencia, media, etc.), y la descripción de la información de la secuencia también es inexacta.

2. Hay muchos algoritmos en esta área. Recuerdo la segmentación basada en valores promedio, la segmentación basada en valores máximos y mínimos, la segmentación basada en puntos clave, la segmentación basada en ventanas deslizantes, etc. Para el algoritmo de implementación específico, puede conectarse en línea y encontrar información.

3. En términos de materiales de aprendizaje, primero debe observar algunas cosas básicas, como algunos métodos comunes de series de tiempo, la diferencia entre secuencias univariadas y secuencias multivariadas, etc. Por supuesto, algo de tiempo. series como las que siguen la distribución normal También necesita conocer las características básicas (de hecho, estas se mencionan en artículos de revisión relevantes sobre series temporales, lo comprenderá después de leer algunos artículos más). Luego estudie en profundidad desde una dimensión hasta multidimensional, como algoritmos relacionados con DTW, algoritmos jerárquicos, algoritmos relacionados con granularidad de tiempo, descomposición de valores singulares, análisis de componentes principales, etc. Lea algunos artículos más sobre los algoritmos correspondientes y luego conéctese en línea para encontrar algunos. Consulte el programa correspondiente.