你好,游客 登录 注册 发布搜索
背景:
阅读新闻

[期刊]含噪声的海量多元时间序列降维方法研究

[日期:2015-01-05] 来源:计算机工程与应用  作者:刘博 郭建胜 [字体: ]

含噪声的海量多元时间序列降维方法研究

刘博 郭建胜

多元时间序列具有高噪声、非线性和海量的特点,但传统基于距离的降维方法难以有效的应对噪声带来的子空间偏移和数据的爆炸式增长。本文在基于角度优化的全局嵌入算法和共同核主成分分析方法的基础上,提出了一种基于角度优化的共同核主成分分析方法,并将该方法依托 Hadoop 平台进行了并行化改进,有效解决了噪音带来的子空间偏移和海量数据带来的巨大运算量问题。最后通过实验,对算法的有效性、运行效率及伸缩性进行了验证,结果表明:本文提出的方法可以有效的对含有噪声的多元时间序列进行降维;基于 Hadoop 平台并行后的方法具有良好的运行效率和伸缩性。


含噪声的海量多元时间序列降维方法研究

 

 

收藏 推荐 打印 | 录入:574107552 | 阅读:
本文评论   查看全部评论 (0)
表情: 表情 姓名: 字数
点评:
       
评论声明
  • 尊重网上道德,遵守中华人民共和国的各项有关法律法规
  • 承担一切因您的行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任
  • 本站管理人员有权保留或删除其管辖留言中的任意内容
  • 本站有权在网站内转载或引用您的评论
  • 参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款