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要创建时间序列的 SAX 表示,您首先需要计算数据的 PAA(分段聚合近似),然后将答案映射到符号表。但是,在计算 PAA 之前,您需要对数据进行标准化。
我正在对数据进行标准化,但我不知道之后如何计算 PAA。任何解决方案?
最佳答案
我将使用此 Keogh's paper 中的 PAA 示例并说明使用 R 使用分段聚合近似将由 8 个点组成的时间序列转换为 2 个点。
所以,这是数据,我突出显示了四个第一个和四个最后一个点(两个部分),它们的值将被聚合成一个代表“部分”的单个值:
// data
X = c(-1, -2, -1, 0, 2, 1, 1, 0)
// let's plot it
plot(X,type="l",lty=2,main="PAA example")
points(X[1:4],pch=16,lwd=5)
points(y=X[5:8],x=c(5:8),pch=17,lwd=5)
abline(v=c(1,4,5,8),lty=3,lwd=2)
// compute the PAA value for the first segment
p1=mean(X[1:4])
segments(1,p1,4,p1,lwd=2,col="blue2",lty=3)
points(x=2.5,y=p1,col="blue2",pch=23,lwd=20)
// compute the PAAvalue for the second segment
p2=sum(X[5:8])/4
segments(5,p2,8,p2,lwd=2,col="darkorchid2",lty=3)
points(x=6.5,y=p2,col="darkorchid2",pch=23,lwd=20)
plot(X,type="l",lty=2,main="PAA example #2")
points(X,pch=16,lwd=5)
abline(v=c(1,1+7/3,1+7/3*2,8),lty=3,lwd=2)
matlab
用于 reshape 表示输入时间序列的矩阵的库:
library(matlab)
paa <- function(ts, npoints){
len <- length(ts)
if(len != npoints){
if( (len %% npoints) == 0 ){
res <- reshape(ts, len %/% npoints, npoints)
}else{
tmp <- matrix(rep(ts, npoints), byrow = T,nrow = npoints)
res <- reshape(tmp, len, npoints)
}
matrix(colMeans(res), nrow=1, ncol=npoints)
} else {
ts
}
}
p3=paa(t(X),3)
segments(1,p3[1],1+7/3,p3[1],lwd=2,col="red")
points(x=1+7/3/2,y=p3[1],col="red",pch=23,lwd=20)
segments(1+7/3,p3[2],1+7/3*2,p3[2],lwd=2,col="red")
points(x=1+7/3+7/3/2,y=p3[2],col="red",pch=23,lwd=20)
segments(1+7/3*2,p3[3],8,p3[3],lwd=2,col="red")
points(x=1+7/3*2+7/3/2,y=p3[3],col="red",pch=23,lwd=20)
关于sql - 时间序列的 SAX 表示,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29386357/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!