数据挖掘中适用于分类的时序数据特征提取方法

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摘要：特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用．对时序特征提取的方法进行归纳分类，将有利于对特征提取整体性，全面性的认识．回顾现有的时间序列中特征提取的方法，将其总结为四大类，它们分别是基于基本统计方法的特征提取、基于模型的特征提取、基于变换的特征提取、基于分形维数的特征提取．针对每一类的特征提取方法，进一步研究了它相应的分类方法和它在时间序列数据中的应用邻域．

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/97941X/201210/43342184.html

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关键词：数据特征 数据挖掘 时间序列数据 cqvip 时间序列 时序数据 分类 特征提取