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分段聚合近似法
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分段聚合近似法是一种
时间序列
数据的
降维
方法,最早由埃蒙·基奥等人提出,用于建立时间序列索引。相比于
离散傅里叶变换
、
离散小波变换
、
奇异值分解
等降维方法,分段聚合近似法操作比较简便,适用于更多
距离
度量,例如加权
欧几里得距离
。并且分段聚合近似法还适用于索引长度和查询长度不同的情况。如今分段聚合近似法已经成为一种广泛应用的时间序列处理方法。
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