pysax:时间序列数据的SAX（符号聚合近似）的python实现

派萨克斯 时间序列数据的SAX（符号聚合近似）的python实现 主意 将时间序列数据转换为符号表示，其中（欧几里得）距离/相似度是符号空间中距离的下限 符号表示可以被视为时间序列的低维度（聚合）表示 可以使用基于符号的算法，例如后缀树、马尔可夫链来分析时间序列 参考 我们为什么要重新实施它？ SAX 对时间序列数据有一定的假设，例如（1）局部高斯，（2）固定频率，（3）实值信号。 我们想探索其他数据的更多可能性 我们想要时间序列片段的向量表示，类似于将单词表示为向量的想法（Google 的 word2vec） 我们需要一个快速的并行实现 去做 例子 sequitur的python包装器 主意 sequitur 将用作 SAX 数据的上下文无关语法提取器 挖掘的规则将用于异常值/主题检测 我们为 python 使用包装了c++ 实现- 所以它现在只是一个快速的解决方法。 参考