在线分割时间序列数据.pdf

时间序列分析是数据分析领域中的一个重要分支，特别是在大数据和实时监控的背景下，对于在线时间序列分割的需求日益增长。本文“在线分割时间序列数据”探讨了如何在实时环境中有效地识别和预测时间序列中的模式变化。 时间序列分割是数据挖掘的关键技术，其主要目标有两个：一是检测产生时间序列的系统何时发生了变化，即异常检测；二是为了简化数据，通过创建高阶表示，便于后续的索引、聚类和分类操作。在线分割方法特别适用于需要实时响应的时间序列数据库，例如监控网络流量、股票市场动态或医疗健康监测等场景。 文章提出了一个正式的描述来定义时间序列分割问题，并给出了一种评估分割算法演进的准则。这个准则考虑了分割算法在捕获时间序列关键变化点的同时，避免过度拟合的能力。过度拟合是模型拟合数据时的一个常见问题，它可能导致模型过于复杂，对噪声过于敏感，无法泛化到新的数据上。 接着，作者介绍了一种名为OLS（在线分割）的迭代算法。这个算法的独特之处在于它不依赖于先验知识，也就是说，它不需要对被分割的时间序列有任何预设的假设。这使得OLS具有较好的适应性和普适性，可以应用于各种类型和来源的时间序列数据。 实验结果显示，OLS能够在检测时间序列关键变化点时，减少过拟合现象，相比其他竞争算法，它的表现更优。这表明OLS算法在实际应用中能提供更准确的实时预测和更稳定的性能。 关键词：数据挖掘、知识获取、时间序列、分割 这篇技术文档为时间序列分析提供了一个新的视角，OLS算法为在线分割提供了有效的工具，有助于实时环境下的决策支持和智能分析。在实际应用中，这种技术可以帮助企业和研究人员快速响应数据变化，提高数据驱动的决策效率。