符号化近似sax在时序数据挖掘中的应用研究

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符号化近似

sax

在时序数据挖掘中的应用研究

摘要：

时序数据挖掘作为数据挖掘中的一项重要工作，

已经被广

泛应用于各个领域。

而符号化近似

SAX

技术作为一种有效的时序数据

挖掘方法，

具有较高的可扩展性和可靠性。

本文主要介绍了符号化近

似

SAX

技术的基本原理和应用场景，

并通过实验验证了其在时序数据

挖掘中的优势和可行性。

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引言

随着时代的发展和科技的进步，

大量的数据被不断地产生和积累。

如何从这些数据中挖掘出有价值的信息和知识，

成为了数据挖掘领域

的重要研究方向之一。

时序数据挖掘作为数据挖掘中的一项重要工作，

主要是针对时间序列数据进行分析和挖掘。

时间序列数据是指数据随

时间变化而产生的序列，如股票价格、气象数据、医疗数据等。时序

数据挖掘可以从时间序列数据中发现规律、预测趋势、识别异常等，

具有广泛的应用场景。

符号化近似

SAX

（

Symbolic Aggregate approXimation

）技术是

一种有效的时序数据挖掘方法，

主要是通过将时间序列数据进行符号

化近似，

将原始数据转化为符号序列，

从而降低了数据的维度和复杂

度，提高了数据的可处理性和可靠性。

SAX

技术具有较高的可扩展性

和可靠性，已经被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、气象等。

本文主要介绍了符号化近似

SAX

技术的基本原理和应用场景，

并

通过实验验证了其在时序数据挖掘中的优势和可行性。

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符号化近似

SAX

技术的基本原理