时间特征

Vanilla Temporal Pooling是由中国哈尔滨工业大学语音实验室的Jiqing Han和Shiwen Deng开发的一种音频信号无监督时序特征学习方法。该方法利用非线性支持向量回归(SVR)直接连接BoAW直方图序列与时间索引，有效地捕获任意持续时间的音频信号时间动态模型。此外，为了提升特征表示的信号重构能力，我们还嵌入了稀疏编码方法于传统的BoAW框架中。如果您对我们的研究感兴趣，请引用：@article{zhang:2018:temporal pooling, title={Unsupervised Temporal Feature Learning Based on Sp

聚类分析在时间序列数据挖掘中扮演着至关重要的角色，是众多领域应用的关键，例如医学图像分析、气象预测和金融市场分析等。然而，如何有效地对长时间序列进行聚类分析仍然是一个具有挑战性的课题。 本研究提出了一种基于全局特征和核力场的长时间序列聚类方法。该方法首先提取时间序列的全局特征，然后利用核力场对这些特征进行聚类。实验结果表明，该方法能够有效地对长时间序列进行聚类，并且具有较高的准确性和效率。

基于滑动窗口的时间序列切分方式，蛮适合做符号化预的。每个窗口段用多个斜率来，能保留局部形状的变化，还挺实用的。用K-均值聚类把这些段归类成不同的符号，整体流程简单又高效，比较适合初学者练手，也能直接嵌入实际项目里。

如果你在多元时间序列数据时，总感觉传统的主成分方法有点吃力，那你可以试试这个基于变量相关性的特征表示方法。它通过协方差矩阵来时间序列的数据分布和变量之间的关系，再通过主成分来降维，提升了挖掘的效率和质量。尤其对于多元时间序列数据，它不仅能对不同长度的数据进行有效挖掘，还能提高挖掘的精准度。实验表明，它比传统方法更有优势，能够快速高维数据。如果你正好遇到类似问题，不妨考虑用这个方法哦。

论文研究 - 基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量。时间序列的特征表示和相似性度量是数据挖掘的核心基础，其质量直接影响后期挖掘的成效。提出一种通过正交多项式回归模型对时间序列进行多维形态特征表示的方法。该方法分析了特征维数对时间序列拟合效果的影响，并通过选取关键特征来捕捉序列的主要趋势，形成一种鲁棒的形态特征相似性度量方法，从而提升相似性度量的质量。实验结果显示，该方法不仅满足下界要求，且具有良好的下界紧凑性和数据剪枝效果，在时间序列聚类和分类等数据挖掘任务中表现出色。

时间序列数据挖掘：特征表示与相似性度量研究方向 本研究深入探讨时间序列数据挖掘领域中特征表示和相似性度量的关键作用。通过对现有主要方法的全面回顾与分析，揭示其各自的优势和局限性，并在此基础上展望未来研究方向，为时间序列数据的特征表示和相似性度量研究提供新的思路。

本表格详细介绍了用户特征，是用户研究和分析的宝贵资源。

SOFM 神经网络挺不错的，是它能自动决定最佳聚类数，了多传统聚类方法中关于聚类数设定的困扰。这种基于结构自适应神经网络的聚类方法，应用起来相当灵活，能够更好地电力消耗数据，找出不同用户用电的时间特征，给电价调整和电力生产安排科学依据。而且，它适用于大数据场景，像营销数据这种实际应用中的数据也能好地。你要是对神经网络有兴趣，尤其是在数据方面，这个方法还真挺值得试试的。

SQL（结构化查询语言）是一种多功能语言，具有以下主要功能：- 数据查询（查询语言）- 数据定义（数据定义语言）- 数据操作（数据操作语言）- 数据控制（数据控制语言）

无穷特征筛选是一种基于图的特征过滤方法，通过图结构分析和数据处理，实现对特征的有效筛选和优化。