【摘 要】
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时间序列是数据挖掘、大数据等领域研究的一种常见数据,在研究之前,一般要先进行数据预处理,使得数据量大幅降低,过滤掉一些噪音数据。而对时间序列的研究,其内部的趋势特征
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时间序列是数据挖掘、大数据等领域研究的一种常见数据,在研究之前,一般要先进行数据预处理,使得数据量大幅降低,过滤掉一些噪音数据。而对时间序列的研究,其内部的趋势特征往往是研究重点。本文尝试通过数据本身的特点,分解出时间序列的趋势,并提供两种阈值参数,供使用者根据研究领域情况调整不同趋势长度要求与转折力度要求。从实验的结果看,这种分段算法能灵活的提供直观有效的参数,距离参数增加时长趋势特征能得到很好的表示,距离参数缩小时,拟合度提高显著。
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